https://www.argoverse.org/av2.html
Argoverse 2
Public datasets supported by highly detailed maps to test, experiment, and teach self-driving vehicles how to understand the world around them.
www.argoverse.org
https://github.com/argoverse/av2-api
GitHub - argoverse/av2-api: Argoverse 2: Next generation datasets for self-driving perception and forecasting.
Argoverse 2: Next generation datasets for self-driving perception and forecasting. - GitHub - argoverse/av2-api: Argoverse 2: Next generation datasets for self-driving perception and forecasting.
github.com
Dataset File은 11초 시나리오로 구성되어 있다.
HD map data : 도로 정보(차선 위치, 방향, 종류 등)
lanes, crosswalks, driveable area 로 분류
track data : 객체 정보(객체 종류, 위치, 방향, 속도 등)
HD map data는 json 파일로 되어있어 바로 확인이 가능하지만,
track data와 같은 경우 PARQUET 파일로 되어있어 변환이 필요하다.
- read .parquet file and save .csv
#parquet2csv.py
import pandas as pd
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--dir', required=True, help='dir address') #C/.../file.parquet
parser.add_argument('--out', required=True, help='out address') #C/.../out.csv
args = parser.parse_args()
df = pd.read_parquet(args.dir, engine='pyarrow')
df.to_csv(args.out, index=False)#터미널 실행
python parquet2csv.py --dir [parquet file경로.parquet] --out [out file경로.csv]
- av2.api visualize
argoverse2 api를 다운받으면 tutorials 폴더 안에 visualize code가 있다.(generate_forecasting_scenario_visualizations.py)
python generate_forecasting_scenario_visualizations.py --argoverse-scenario-dir [scenario dir] --viz-output-dir [out dir]위 코드를 실행하면 시나리오에 해당하는 데이터 동영상이 생성된다.
