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.csdn.net/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。
1.3下载sample数据集
下载地址1:https://download.csdn.net/download/learning_man/86506482
下载地址2:Argoverse 1
下载forecasting和tracking的sample数据集,下载Sample Datasets v1.1,暂不解压。
1.4下载完整的轨迹预测数据集
下载地址:Argoverse 1
下载Argoverse Motion Forecasting v1.1,只需要解压training即可,放在任意文件夹下。
2.配置环境
2.1 Install argoverse package
在解压出的argoverse-api-master文件中打开终端,使用新建一个conda环境:
conda create --name argoverse-api-master python=3.8
激活conda环境
conda activate argoverse-api-master
安装python包
其中path_to_root_directory_of_the_repo是argoverse-api-master的路径(如pip install -e /home/***/workspace_py/argoverse-api-master)。
pip install -e /path_to_root_directory_of_the_repo/
2.2运行出错解决方案
如果出现下图的错误,执行:
pip install --upgrade pip
pip3 install cmake
参考资料:Failed building wheel for llvmlite,Failed building wheel for opencv-python错误解决_xyq1212的博客-CSDN博客
ERROR: Failed building wheel for opencv-python-headless_leung5的博客-CSDN博客
2.3解压下载文件
将HD map data解压出的map_files文件夹放在argoverse-api-master文件夹下。
分别将forecasting_sample_v1.1.tar.gz和tracking_sample_v1.1.tar.gz解压后的forecasting_sample文件夹和argoverse-tracking文件夹放在argoverse-api-master文件夹下。
2.4安装mayavi
pip install PyQt5
pip install mayavi
2.5安装jupyter
pip install jupyter
3.程序运行
3.1运行jupyter
在argoverse-api-master下启动终端,输入
jupyter notebook
选择demo_usage下的py文件就可以运行了,其中运行
competition_forecasting_tutorial需要注意将root_dir的路径改为1.4节中下载的Argoverse Motion Forecasting v1.1解压后存放的路径。