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。