（马上要截止了啊，我还没配环境啊，还没模型啊，要命了啊）

进入平台无人车测试场平台，进下载中心，把所有文件都下下来，解压

（这个LinuxNoEditor250415.rar去终端用unrar 解压，不要直接右键提取）

 

来，把下载的“使用手册端到端版本-OnSite.pdf” 翻到第一页~

一、准备自动驾驶算法

这部分流程都写在了/e2e/README_CN.md中

创建cuda环境

conda create -n onsite python=3.10 -y

安装网络库

 进入/e2e路径下，输入命令：

pip install dists/libMulticastNetwork-1.0.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

如果装不上就用镜像

pip install dists/libMulticastNetwork-1.0.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

安装torch，torchvision，cuda

/e2e的README中写的是python3.10+torch1.10.1+CUDA11.1，但是torch1.10.1只支持到python3.9，没懂

我改成了pyhton3.10+torch1.11+cuda11.3先试试

conda install cudatoolkit=11.3 -c conda-forge

pip install torch==1.11+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

安装mmdetection

pip install -U openmim
mim install mmengine
mim install 'mmcv>=2.0.0rc4'
mim install 'mmdet>=3.0.0'
mim install "mmdet3d>=1.1.0"

结果装不上，用镜像装算了，希望不要出问题：

pip install openmim -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
mim install mmengine -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
mim install 'mmcv>=2.0.0rc4' -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
mim install 'mmdet>=3.0.0' -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
mim install "mmdet3d>=1.1.0" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装mmdet时报错，版本冲突。虽说成功安装了，但还是不能用。

我用的这个版本，没有冲突，能用：

下载demo模型的权重和配置文件

lidar的：
mim download mmdet3d --config pointpillars_hv_secfpn_8xb6-160e_kitti-3d-car --dest .
camera的：
mim download mmdet --config yolox_tiny_8x8_300e_coco --dest .

第一个指令下载的两个文件扔到/e2e根目录下

第二个指令下载的两个文件pdf里面似乎没写？先不管了

忘了是哪一步自动安装的numpy了，安装的是numpy2.2.5，会和我安装的torch版本冲突，我重新手动安装了一下：

pip install "numpy<2" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

二.创建测试场地

这部分直接照着pdf里面走就行，没有坑

从这部分开始就可以照着下载的“第四赛道用户操作手册pdf”第七部走了，这个好像写的比使用手册那个pdf更详细

三.本地启动仿真器

1、启动daemon

打开刚才解压的config文件，修改里面的common.yaml，具体怎么改在pdf和下载的视频中都有讲。

要修改的参数：

        local_ip：自己电脑的ip地址

        net_interface_name：网口

        field_id：测试场地的ID(一长串的那个)（但是我之前一直填的场地名好像也能用）

        fieldNo：测试场地编号

        account：登录用户名

        password：登录密码

        config_center_addr：，之前换过一次地址，config中写的可能不对，改成119.45.7.140:52009

        url：70行左右的这个场地url，也改成http://119.45.7.140:52001/api/v0/fields/field

第22行开始是配置传感器参数，按照自己的需求改。

配置完后，cd到/daemon路径，运行 ./start.sh 启动

2、启动仿真

先跑个示例。

在/e2e/samples/run.py第185行这一段的参数需要修改

我直接将这些args.XXXX改成自己的参数了（和上面改common.yaml的参数一样），能用，记得加双引号

cd到/LinuxNoeditor路径，启动仿真：  

bash start.sh 

打开仿真后daemon这边的终端也应该能输出信息了：

四.本地启动自动驾驶算法

cd到/e2e路径下，执行：

python samples/run.py 

可能会提示缺几个包，装上就星。正常运行应该能看到信息：

等输出最后这一行“is model init:0”时，daemon那个终端也会输出两行信息：

此时就可以运行案例了

六、新建作业

你问我五在哪？我也不到啊，我照着使用手册写的

新建作业的流程直接照着使用手册走即可。

七.在本地观察和调试算法

运行作业，模拟器就会显示画面了：

在排行榜这里就能看自己的案例分数了

八、所以我自己的模型怎么弄进去呢

等我哪年研究明白了再补吧