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DAIR-V2X：车路协同自动驾驶开源框架完整指南

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

概述

DAIR-V2X是一个革命性的车路协同自动驾驶开源框架，为研究人员和开发者提供了完整的工具链支持。这个项目不仅包含大规模多模态数据集，还集成了先进的融合算法和评估系统，是推动智能交通系统发展的关键资源。

核心价值亮点

真实世界数据驱动

• 大规模数据集：71,254帧图像和点云数据
• 多视角覆盖：车辆端、基础设施端、协同端全方位数据
• 时序序列支持：V2X-Seq提供连续场景数据

先进融合技术

• 多模态融合：激光雷达、摄像头数据智能整合
• 时序补偿算法：TCLF技术解决时间差异问题
• 端到端解决方案：从数据预处理到模型评估的全流程支持

项目架构与部署方案

道路路口基础设施部署

十字路口部署了完整的车路协同设施，包括4个摄像头用于路口监控、4个激光雷达进行路侧环境感知、1个路侧单元（RSU）负责车路通信，以及工控机作为路侧数据处理单元。

自动驾驶车辆感知系统

车辆配备了8个摄像头实现全向视野覆盖、车顶激光雷达进行长距离环境建模、GPS天线和IMU提供精确定位，车载计算机负责数据处理和决策。

环境感知数据可视化

通过道路实景图与激光雷达点云图对比，直观展示路侧和车载激光雷达的环境感知效果，验证多传感器融合的可靠性。

数据交互与协同机制

车辆与路侧设备通过无线通信实现数据共享，路侧感知数据与车辆端感知数据融合，形成"车-路-云"一体化的智能交通系统。

快速入门步骤

环境准备

首先克隆项目仓库：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DAIR-V2X cd DAIR-V2X

安装必要的依赖包：

pip install mmdetection3d==0.17.1

安装修改版的pypcd：

git clone https://github.com/klintan/pypcd.git cd pypcd python setup.py install

数据集组织

数据集应按照以下结构组织：

cooperative-vehicle-infrastructure/ ├── infrastructure-side/ │ ├── image/ │ ├── velodyne/ │ ├── calib/ │ ├── label/ │ └── data_info.json ├── vehicle-side/ │ ├── image/ │ ├── velodyne/ │ ├── calib/ │ ├── label/ │ └── data_info.json └── cooperative/ ├── label_world/ └── data_info.json

创建数据链接：

cd dair-v2x mkdir ./data/DAIR-V2X ln -s /path/to/your/dataset ./data/DAIR-V2X

核心功能详解

多传感器融合

项目支持激光雷达、摄像头等多种传感器数据，通过早期融合、晚期融合等策略实现数据互补。

时序感知能力

V2X-Seq序列数据集为时序研究提供了丰富资源，支持轨迹预测和运动规划。

性能评估体系

提供全面的评估指标：

• 3D检测精度（AP-3D）
• 鸟瞰图精度（AP-BEV）
• 多目标跟踪性能

配置文件结构

项目的配置文件位于configs目录下：

configs/ ├── vic3d/ # 车辆-基础设施协同3D检测 ├── vic3d-spd/ # 序列感知数据集配置 ├── sv3d-inf/ # 单视角基础设施3D检测 └── sv3d-veh/ # 单视角车辆3D检测

实战应用

评估示例

以下是一个评估TCLF在VIC-Async-2数据集上的示例：

cd v2x bash scripts/eval_lidar_late_fusion_pointpillars.sh 0 late_fusion 2 0 100

或者使用详细参数：

python eval.py \ --input ../data/DAIR-V2X/cooperative-vehicle-infrastructure \ --output ../cache/vic-late-lidar \ --model late_fusion \ --dataset vic-async \ --k 2 \ --split val \ --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.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.pth \ --device 0 \ --pred-class car \ --sensortype lidar

数据处理工具

项目提供了丰富的数据处理工具，支持多种数据格式转换：

• DAIR-V2X 到 KITTI 格式转换
• 点云数据转换
• 标注数据转换

最佳实践建议

数据预处理技巧

• 合理组织数据目录结构
• 使用官方提供的数据转换工具
• 注意传感器标定数据的一致性

模型训练

python train.py \ --config configs/vic3d/late-fusion-pointcloud/pointpillars/trainval_config.py \ --work-dir ./work_dirs \ --gpu-ids 0,1

基准测试结果

项目提供了多个基准测试结果，包括：

扩展功能

自定义模型集成

项目支持自定义模型集成，开发者可以基于BaseModel类构建自己的融合算法。

可视化功能

项目支持多种可视化方式：

• 3D点云可视化
• 2D图像标注可视化
• 多模态融合结果可视化
• 时序数据可视化

总结

DAIR-V2X框架为车路协同自动驾驶研究提供了前所未有的支持。无论你是学术研究者还是工业开发者，这个项目都能帮助你快速构建和验证自己的解决方案。立即开始探索，开启你的智能交通之旅！

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