Argoverse数据集可视化/Argoverse-api

本文档详细介绍了如何配置环境并使用Argoverse API进行车辆轨迹预测的可视化。首先从GitHub克隆Argoverse API,然后下载高精度地图数据、样本数据集和完整轨迹预测数据。接着,在conda环境中安装必要的依赖,包括argoverse package、mayavi、jupyter等。遇到错误时,升级pip和cmake。解压缩所有下载文件,并将它们放置在正确的位置。最后,通过jupyter notebook运行示例代码,注意修改根目录路径以指向轨迹预测数据集。

github:GitHub - argoai/argoverse-api: Official GitHub repository for Argoverse dataset

最近在做车辆轨迹预测,需要做可视化,因为argoverse数据集带有高精地图信息,因此选择其作为可视化数据集。

argoverse有官方提供的API,可以实现地图、轨迹追踪、轨迹预测的可视化。将环境配置过程记录下来。参考Argoverse-api的readme具体步骤如下:

1.下载文件

1.1clone

git clone https://github.com/argoai/argoverse-api.git

1.2下载HD map data

下载地址1:https://download.youkuaiyun.com/download/learning_man/86506472

下载地址2:Argoverse 1

 使用argoverse v1.1版本,下载Argoverse HD Maps,暂时不解压。

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