pylot
Modular autonomous driving platform running on the CARLA simulator and real-world vehicles.
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최종 버전 다운로드 (.zip)- ci.yml
- docs.yml
- car_alley.conf
- car_alley_static_deadlines.conf
- car_running_red_light.conf
- opposite_vehicle_running_red_light_021.conf
- person_avoidance.conf
- person_avoidance_frenet.conf
- person_avoidance_frenet_pseudoasync.conf
- person_avoidance_hastar.conf
- person_avoidance_rrt.conf
- person_avoidance_rrt_pseudoasync.conf
- person_avoidance_static_deadlines.conf
- person_avoidance_waypoint.conf
- person_crossing_frenet.conf
- person_crossing_rrt.conf
- tracker_evaluation.conf
- traffic_jam_static_deadlines.conf
- data_gatherer.conf
- data_gatherer_w_localization_noise.conf
- demo.conf
- depth_estimation.conf
- detection.conf
- e2e.conf
- frenet_optimal_trajectory_planner.conf
- hybrid_astar_planner.conf
- lane_detection.conf
- lane_detection_data.conf
- lincoln.conf
- lincoln_frenet.conf
- lincoln_waypoints.conf
- mpc.conf
- obstacle_accuracy.conf
- perception.conf
- perfect_detection.conf
- perfect_lane_detection.conf
- prediction.conf
- rrt_star_planner.conf
- segmentation.conf
- tracking.conf
- traffic_light.conf
- coco.names
- pylot.names
- __init__.py
- .gitignore
- pylot-lane-detection.png
- pylot-obstacle-detection.png
- pylot-planning.png
- pylot-segmentation.png
- pylot-traffic-light-detection.png
- pylot.png
- world-visualization.png
- conf.py
- control.rst
- data_gathering.rst
- deploy.rst
- drivers.rst
- index.rst
- localization.rst
- manual_installation.rst
- map.rst
- package_reference.rst
- perception.depth_estimation.rst
- perception.detection.rst
- perception.rst
- perception.segmentation.rst
- perception.tracking.rst
- planning.rst
- prediction.rst
- pylot.control.mpc.rst
- pylot.control.rst
- pylot.debug.rst
- pylot.drivers.rst
- pylot.localization.rst
- pylot.loggers.rst
- pylot.map.rst
- pylot.perception.depth_estimation.rst
- pylot.perception.detection.rst
- pylot.perception.fusion.rst
- pylot.perception.rst
- pylot.perception.segmentation.rst
- pylot.perception.tracking.rst
- pylot.planning.frenet_optimal_trajectory.rst
- pylot.planning.hybrid_astar.rst
- pylot.planning.rrt_star.rst
- pylot.planning.rst
- pylot.prediction.rst
- pylot.simulation.challenge.rst
- pylot.simulation.rst
- quick_start.rst
- simulation.rst
- visualization.rst
- make.bat
- Makefile
- README.md
- requirements-doc.txt
- build_images.sh
- Dockerfile
- Dockerfile-challenge.master
- run_container_on_linconln.sh
- __init__.py
- mpc.py
- mpc_operator.py
- utils.py
- __init__.py
- control_eval_operator.py
- flags.py
- messages.py
- pid.py
- pid_control_operator.py
- time_to_decision_operator.py
- utils.py
- __init__.py
- flags.py
- visualizer_operator.py
- __init__.py
- carla_camera_driver_operator.py
- carla_collision_sensor_operator.py
- carla_gnss_driver_operator.py
- carla_imu_driver_operator.py
- carla_lane_invasion_sensor_operator.py
- carla_lidar_driver_operator.py
- carla_traffic_light_invasion_sensor_operator.py
- drive_by_wire_operator.py
- grasshopper3_driver_operator.py
- sensor_setup.py
- velodyne_driver_operator.py
- __init__.py
- localization_operator.py
- messages.py
- ndt_autoware_operator.py
- __init__.py
- bounding_box_logger_operator.py
- camera_logger_operator.py
- chauffeur_logger_operator.py
- eval_metric_logger_operator.py
- gnss_logger_operator.py
- imu_logger_operator.py
- lidar_logger_operator.py
- multiple_object_tracker_logger_operator.py
- pose_logger_operator.py
- trajectory_logger_operator.py
- __init__.py
- hd_map.py
- lane_map.py
- __init__.py
- depth_estimation_operator.py
- __init__.py
- detection_decay_operator.py
- detection_eval_operator.py
- detection_operator.py
- efficientdet_operator.py
- lane.py
- lane_detection_canny_operator.py
- lanenet_detection_operator.py
- obstacle.py
- obstacle_location_finder_operator.py
- speed_limit_sign.py
- stop_sign.py
- traffic_light.py
- traffic_light_det_operator.py
- utils.py
- __init__.py
- fusion_operator.py
- fusion_verification_operator.py
- __init__.py
- segmentation_decay_operator.py
- segmentation_drn_operator.py
- segmentation_eval_operator.py
- segmented_frame.py
- __init__.py
- center_track_operator.py
- da_siam_rpn_tracker.py
- deep_sort_tracker.py
- multi_object_tracker.py
- object_tracker_operator.py
- obstacle_location_history_operator.py
- obstacle_trajectory.py
- qd_track_operator.py
- sort_tracker.py
- tracking_eval_operator.py
- __init__.py
- base_perception_eval_operator.py
- camera_frame.py
- depth_frame.py
- flags.py
- messages.py
- point_cloud.py
- __init__.py
- flags.py
- fot_planner.py
- __init__.py
- flags.py
- hybrid_astar_planner.py
- __init__.py
- flags.py
- rrt_star_planner.py
- __init__.py
- behavior_planning_operator.py
- cost_functions.py
- flags.py
- messages.py
- planner.py
- planning_operator.py
- utils.py
- waypoints.py
- world.py
- __init__.py
- flags.py
- linear_predictor_operator.py
- messages.py
- obstacle_prediction.py
- prediction_eval_operator.py
- r2p2_predictor_operator.py
- utils.py
- __init__.py
- challenge.conf
- challenge_sensors.conf
- ERDOSAgent.py
- ERDOSBaseAgent.py
- ERDOSTrack4Agent.py
- __init__.py
- carla_operator.py
- flags.py
- messages.py
- perfect_detector_operator.py
- perfect_lane_detector_operator.py
- perfect_tracker_operator.py
- perfect_traffic_light_detector_operator.py
- planning_pose_synchronizer_operator.py
- synchronizer_operator.py
- utils.py
- __init__.py
- component_creator.py
- flags.py
- operator_creator.py
- utils.py
- collect_data.sh
- collect_sign_data.sh
- compute_decay.py
- convert_carla_to_coco.py
- create_obj_detection_tf_records.py
- gen_crops_from_obj_tracker_logs.py
- install-nvidia-docker.sh
- lanenet_data_process.py
- map_scenario_runner.py
- miou_scenario_runner.py
- rename_logged_data.py
- replay.py
- replay_logs.sh
- run_map_experiments.sh
- run_miou_experiments.sh
- run_simulator.sh
- set_pythonpath.sh
- sign_data_gatherer.py
- check_3d_2d_conversions.py
- check_canny_lane_detection.py
- check_lanenet_lane_detection.py
- mocked_carla.py
- requirements.txt
- test_determinism.sh
- test_point_cloud.py
- test_sensor_setup.py
- test_transforms.py
- .gitignore
- .style.yapf
- CHANGELOG.md
- data_gatherer.py
- install.sh
- LICENSE
- lincoln.py
- pylot.py
- README.md
- requirements.txt
- setup.py
🚀 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/erdos-project/pylot
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd pylot
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Docker
쉬움 추천사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
We provide a Docker image with both Pylot and CARLA already setup.
이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.
cd docker
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
docker pull erdosproject/pylot-carla-challenge
이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.
nvidia-docker run -itd --name pylot-challenge -p 20022:22 erdosproject/pylot-carla-challenge /bin/bash
빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Python
쉬움사전 준비물
cd ${LEADERBOARD_ROOT} ; pip3 install -r requirements.txt ; cd ${CHALLENGE_ROOT}
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
cd ${SCENARIO_RUNNER_ROOT} ; pip3 install -r requirements.txt ; cd ${CHALLENGE_ROOT}
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
4. Make
보통사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.
cd doc
이 프로젝트의 관련 파일이 하위 폴더 안에 있어서, 먼저 그 폴더로 이동합니다.
make
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.
// repository documentation
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