CarDreamer 安装与配置指南

CarDreamer 安装与配置指南

CarDreamer World Model based Autonomous Driving Platform in CARLA :car: 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/CarDreamer

1. 项目基础介绍

CarDreamer 是一个基于世界模型的自驾车辆开源平台，旨在通过集成高质量的 CARLA 模拟器和世界模型，实现自驾车辆的训练和评估。该项目允许开发者利用世界模型的想象力和泛化能力，训练能够处理复杂交通动态的自驾车辆代理。项目主要使用 Python 编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

• CARLA 模拟器：一个开源的自动驾驶模拟器，用于创建真实世界的交通场景。
• 世界模型：一种强化学习技术，能够学习环境的动态并在虚拟环境中进行想象，以训练自驾车辆代理。
• DreamerV3：当前最先进的世界模型之一，用于项目的核心训练环节。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的计算机满足以下要求：

• 操作系统：Linux 或 macOS
• Python 版本：3.10
• conda（Python 包管理器）

项目安装步骤

步骤 1：克隆项目仓库

打开终端，执行以下命令克隆项目仓库：

git clone https://github.com/ucd-dare/CarDreamer.git
cd CarDreamer

步骤 2：设置 CARLA 环境变量

下载 CARLA release 版本 0.9.15，并将其路径设置为环境变量：

export CARLA_ROOT="/path/to/carla"
export PYTHONPATH="${CARLA_ROOT}/PythonAPI/carla:${PYTHONPATH}"

请确保将 /path/to/carla 替换为您的 CARLA 安装路径。

步骤 3：创建 Python 虚拟环境

创建并激活 Python 虚拟环境，以避免与其他项目冲突：

conda create python=3.10 --name cardreamer
conda activate cardreamer

步骤 4：安装项目依赖

在虚拟环境中，安装项目所需的依赖：

pip install flit
flit install --symlink

步骤 5：安装模型依赖

根据您的需要，安装 DreamerV2 或 DreamerV3 的依赖。项目的实验使用的是 DreamerV3。进入相应的目录，阅读 README.md 文件，按照说明安装依赖并开始训练。

步骤 6：开始训练

在算法对应的目录中找到 README.md 文件，按照说明安装依赖并开始训练。建议从 DreamerV3 开始，因为实验显示其在各项任务中的表现更佳。

# 示例 1：使用默认设置训练代理
bash train_dm3.sh

请确保您已经正确配置了所有的环境变量和依赖项。按照以上步骤操作后，您应该能够成功安装和配置 CarDreamer 项目，并开始训练自动驾驶代理。

CarDreamer World Model based Autonomous Driving Platform in CARLA :car: 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/CarDreamer