本次实验进行的很顺利，基本上没有报错。也可能是由于做了前几次的实验，所需的软件/库都早已经安装完毕。如果你出现了报错，请认真阅读报错的内容，并予以修改。同时，搜索框也是很好的老师，把报错粘贴到里面，看看“前辈们”的经验，站在巨人的肩膀上看世界。这里，我将我个人遇到的报错总结为以下几类：1、数据集/文件夹里的材料不完整或受损（如kitti数据集、fast-lio文件夹、.bag等）；2、需要下载编译

本人现在研1，准备入门“自动驾驶决策规划”这一方向，学习的内容来自B站up主忠厚老实的老王，故开通一个新的专栏，由此记录我的学习历程与心得，同时也欢迎大家交流学习！

NAVSIM（全称 Data-Driven Non-Reactive Autonomous Vehicle Simulation and Benchmarking）是一个专为端到端自动驾驶算法设计的、数据驱动的非反应式自动驾驶车辆仿真与基准测试。

决策规划仿真平台搭建，这是后续工作的基础

利用Anaconda来配置pytorch和paddle深度学习环境，利用labelimg制作目标检测数据集，再将标注好的数据集划分为训练集和验证集。从Github上克隆 YOLOv5源码，修改相应的配置文件，添加预训练权重来训练模型，并进行推理测试。得到训练好的最好的权重，对图像视频进行推理，取得了不错的效果。

首先下载好kitti_2011_09_30_drive_0027_synced_SELF.bag该文件的压缩包（本文章最上面的那个包），由于Ubuntu解压缩对于文件大小有限制，故我是将压缩包由第三方app转发到windows，用7zip解压缩后即可得到数据包kitti_2011_09_30_drive_0027_synced_SELF.bag，再传回Ubuntu，可将该bag放入catkin_w

原因是库文件libmetis.so的位置，它是一个运行时库，但是当应用程序查找它时，它的位置不在预期的目录中。在liorf_localization/src/liorf_localization/config/localization.yaml里的topics改为/IMU_data即可。之前，需要设置话题的名字，打开终端，输入rostopic list可以找到。不出意外，这一步会报错，原因是未下载

用YOLOv5s训练KITTI数据集

在单臂电桥电路中，应变片作为电桥的一个臂，与其它固定电阻构成电桥。当应变片受到外力作用产生形变时，电桥的电阻值发生变化，从而引起电桥输出电压的变化。通过测量这个电压的变化，可以推算出应变片的电阻变化，进一步得到应变值。应变片单臂电桥性能实验的原理主要基于电阻应变效应。电阻应变片是一种能够将机械应变转换为电阻变化的传感器。计算灵敏度时，我们应该选取多个点的输出量变化值，并计算它们的平均值，作为整个电

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