DAIR-V2X车路协同自动驾驶框架完整使用指南

DAIR-V2X车路协同自动驾驶框架完整使用指南

【免费下载链接】DAIR-V2X项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DAIR-V2X

项目概述

DAIR-V2X是由清华大学智能产业研究院开发的开源车路协同自动驾驶框架，为研究人员提供完整的数据集、算法实现和评估工具链。该项目包含71,254帧图像和点云数据，支持车辆端与路侧端的协同感知，是自动驾驶领域的重要基础设施。

环境安装与配置

依赖包安装

项目基于mmdetection3d框架开发，需要安装以下核心依赖：

mmdetection3d==0.17.1 pypcd

首先按照官方指南安装mmdetection3d框架，确保版本为0.17.1。对于pypcd包，由于与Python3兼容性问题，需要手动安装修改版本：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DAIR-V2X cd DAIR-V2X python setup.py develop

数据集准备

下载DAIR-V2X-C数据集并按照以下结构组织：

cooperative-vehicle-infrastructure/ ├── infrastructure-side/ │ ├── image/{id}.jpg │ ├── velodyne/{id}.pcd │ ├── calib/ │ │ ├── camera_intrinsic/{id}.json │ │ ├── virtuallidar_to_world/{id}.json │ │ └── virtuallidar_to_camera/{id}.json │ ├── label/ │ │ ├── camera/{id}.json │ │ └── virtuallidar/{id}.json │ └── data_info.json ├── vehicle-side/ │ ├── image/{id}.jpg │ ├── velodyne/{id}.pcd │ ├── calib/ │ │ ├── camera_intrinsic/{id}.json │ │ ├── lidar_to_camera/{id}.json │ │ ├── lidar_to_novatel/{id}.json │ │ └── novatel_to_world/{id}.json │ ├── label/ │ │ ├── camera/{id}.json │ │ └── lidar/{id}.json │ └── data_info.json └── cooperative/ ├── label_world/{id}.json └── data_info.json

创建数据集符号链接：

cd ${dair-v2x_root}/dair-v2x mkdir ./data/DAIR-V2X ln -s ${DAIR-V2X-C_DATASET_ROOT}/cooperative-vehicle-infrastructure ./data/DAIR-V2X

系统架构与部署

该架构图展示了完整的车路协同系统部署方案：

• 图(a)：路口硬件部署，包含摄像头、激光雷达、路侧单元等设备，实现全方位环境感知
• 图(b)：自动驾驶车辆硬件架构，集成多种传感器和计算单元
• 图(c)：激光雷达点云数据处理流程
• 图(d)：多传感器数据融合结果展示

模型检查点准备

下载预训练模型检查点并放置在指定目录：

configs/vic3d/late-fusion-pointcloud/pointpillars/ ├── trainval_config_i.py ├── vic3d_latefusion_inf_pointpillars_596784ad6127866fcfb286301757c949.pth ├── trainval_config_v.py └── vic3d_latefusion_veh_pointpillars_a70fa05506bf3075583454f58b28177f.pth

模型评估实战

基础评估命令

使用以下命令进行晚期融合点云模型的评估：

cd ${dair_v2x_root} cd v2x bash scripts/eval_lidar_late_fusion_pointpillars.sh 0 late_fusion 2 0 100

详细评估配置

或者使用完整的Python命令进行更精细的控制：

rm -r ./cache cd v2x DATA="../data/DAIR-V2X/cooperative-vehicle-infrastructure" OUTPUT="../cache/vic-late-lidar" rm -r $OUTPUT rm -r ../cache mkdir -p $OUTPUT/result mkdir -p $OUTPUT/inf/lidar mkdir -p $OUTPUT/veh/lidar python eval.py \ --input $DATA \ --output $OUTPUT \ --model late_fusion \ --dataset vic-async \ --k 2 \ --split val \ --split-data-path ../data/split_datas/cooperative-split-data.json \ --inf-config-path ../configs/vic3d/late-fusion-pointcloud/pointpillars/trainval_config_i.py \ --inf-model-path ../configs/vic3d/late-fusion-pointcloud/pointpillars/vic3d_latefusion_inf_pointpillars_596784ad6127866fcfb286301757c949.pth \ --veh-config-path ../configs/vic3d/late-fusion-pointcloud/pointpillars/trainval_config_v.py \ --veh-model-path ../configs/vic3d/late-fusion-pointcloud/pointpillars/vic3d_latefusion_veh_pointpillars_a70fa05506bf3075583454f58b28177f.pth \ --device 0 \ --pred-class car \ --sensortype lidar \ --extended-range 0 -39.68 -3 100 39.68 1

关键参数说明

• input：数据集根目录路径
• output：预测结果输出目录
• model：模型类型，可选veh_only、inf_only、late_fusion、early_fusion
• dataset：数据集名称，可选dair-v2x-v、dair-v2x-i、vic-sync、vic-async
• k：用于vic-async数据集的前帧数量
• pred_class：评估的预测类别
• sensortype：输入数据类型，可选lidar、camera、multimodality
• extended-range：车辆中心坐标系下的感兴趣区域范围

基准结果复现

项目提供了多种模态和融合策略的预训练模型检查点：

核心功能模块使用

数据集加载

使用项目提供的数据加载器轻松加载DAIR-V2X数据集，具体方法参考：数据加载器文档

可视化功能

支持LiDAR和摄像头帧的可视化，详细操作指南：可视化文档

自定义模型评估

框架支持评估用户自定义的VIC3D目标检测模型，参考：自定义模型文档

融合模块应用

深入了解和使用融合模块，请参考：融合模块文档

实用技巧与最佳实践

1. 内存优化：合理配置GPU内存使用，避免内存溢出
2. 数据预处理：利用分布式数据加载加速训练过程
3. 模型选择：根据具体场景选择合适的融合策略和模型架构
4. 性能监控：实时监控训练进度和模型性能指标

技术支持与资源

• 官方文档：docs/get_started.md
• 配置示例：configs/vic3d/
• 数据处理工具：tools/dataset_converter/

DAIR-V2X框架为车路协同自动驾驶研究提供了强大的技术支撑，帮助研究人员快速开展算法开发和实验验证。

【免费下载链接】DAIR-V2X项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DAIR-V2X