该库是二阶段泊车路径规划方法（称为YIPSO）的实现与实验代码库，YIPSO的运行流程如图1所示。
Figure 1. Our YIPSO Parking Path Planning System. The procedure is straightforward: (1) encoding the scenario as an image, (2) run the neural network YIPS on the image, (3) run the optimizer SO-RRT* on the path from YIPS.
代码已在装有NVIDIA Tesla P100（GPU）、 Intel Xeon E5@3.20GHz（CPU）和Ubuntu-16.04（操作系统）的计算平台上测试过，建议在类似的平台上运行。
为了避免重复安装依赖，YIPSO规划系统的主体代码（YIPS网络训练和规划效果评估）运行在已配置好的Docker容器中。为了生成运行代码所需的Docker容器：
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根据Docker官方文档安装Docker，然后根据官方说明进行安装后配置，如果跳过安装后配置，那么所有的Docker命令都需要加上“sudo”前缀才能运行。
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生成容器对应的镜像，名为：glep:deep-planning-ros-base，确保在本库的根目录（DeepPlanning）下运行：
(DeepPlanning)$ ./build_docker_image.sh
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生成存放数据和代码的Volume，名为：trouble
(DeepPlanning)$ ./create_volume.sh
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基于镜像生成容器，并挂载Volume，容器名为：deep-planning
(DeepPlanning)$ ./create_container.sh
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从此处下载YIPS的权重文件，解压后将其中名为 weights_of_pretrained_backbone 和 weights_of_trained_yips 的文件夹放至文件夹 DeepPlanning/YIPS 下。然后将代码复制到Volume中，以在容器中运行代码：
(DeepPlanning)$ ./copy_to_docker.sh
网络架构如下图所示。
Figure 2: The Architecture of YIPS. FEN denotes Feature Extract Networks, it can be VGG, ResNet and etc., but VGG is the best choice in our test. In the ’Sequence to Path’ processing, we make use of the Reeds Shepp curves to connect configurations to generate the path planned by YIPS.
进入上述生成的deep-planning容器：
$ docker start -i deep-planning另开一个终端，用已有数据集训练网络（默认选编号为0的GPU，可以在运行脚本中修改），训练的相关配置包含在文件DeepPlanning/YIPS/config.json中：
(DeepPlanning)$ ./train_yips.sh返回进入deep-planning容器的终端，启动Tensorboard：
$ cd /home/trouble/YIPSO_Parking_Planner/YIPS && tensorboard --logdir logs/在本地浏览器中打开“localhost:6008 ”就可以看到Tensorboard。
已训练好的权重包含在文件夹 DeepPlanning/YIPS/weights_of_trained_yips 下。
进入上述生成的deep-planning容器:
$ docker start -i deep-planning选择运行YIPS网络的GPU的编号:
$ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0运行YIPS网络，输出结果保存在 DeepPlanning/YIPS/predictions_of_trained_yips/valid 下：
$ cd /home/trouble/DeepPlanning/YIPS && python predict.py代码包含在DeepPlanning/Experiments/EvaluateYIPS文件夹下，部分需要使用matplotlib库进行可视化，所以不适合在Docker容器中运行，建议在本地运行。
- 不同
$\lambda_r$ 超参数：compare_lambda/databorad.py - 不同学习率：compare_lr/databorad.py
- 主干网络比较：compare_backbone/databorad.py
- Fine-tuning方法验证：compare_fine_tuning/databorad.py
- 不同输入编码形式：compare_inputs/databorad.py
- 不同学习率调整方法：compare_learning_method/databorad.py
- 不同主干网络解冻策略： compare_saddle/databorad.py
- 不同损失函数对比： compare_loss_function/databorad.py
- 任务融合验证： compare_task_fusion/databorad.py
车辆配置包含在文件 DeepPlanning/VehicleConfig.md 中。
OSE启发式的代码包含在文件夹 DeepPlanning/Experiments/EvaluateYIPSO/OSE 下
RRT*相关算法的代码包含在文件夹 DeepPlanning/Experiments/EvaluateYIPSO/RRTs 下。
进入上述生成的deep-planning容器:
$ docker start -i deep-planning选择运行YIPS网络的GPU的编号:
$ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0计算评估结果：
$ cd /home/trouble/DeepPlanning/Experiments/EvaluateYIPSO && python evaluate_planning.py更多的评估代码包含在DeepPlanning/Experiments/EvaluateYIPSO文件夹下，部分需要使用matplotlib库进行可视化，所以不适合在Docker容器中运行，建议在本地运行。
- 在验证集上运行OSE启发的Bi-RRT*：*
- 运行OSE启发：run_ose_on_dataset.py
- 运行Bi-RRT：run_birrts_on_ose.py
- 在验证集上运行GBS启发的Bi-RRT：run_gbs_plus_birrt_on_dataset.py
- 在验证集上运行SO-RRT*：run_sorrt_on_yips.py
- 评估YIPS网络的规划性能：evaluate_yips_planning.py
- 评估SO-RRT*的不同父节点搜素方式：evaluate_sorrt.py
- 评估YIPS网络的采样点分类性能：evaluate_samples_classification.py
- YIPS网络配置预测泛化误差建模：evaluate_configuration_error.py
- 将YIPS网络的预测与便签路径可视化对比：compare_predictions_and_labels.py
- 将SO-RRT*优化后的路径与便签路径可视化对比：compare_sorrrt_and_labels.py
代码包含在文件夹 DataMaker 中，详见其中的Readme文档。
代码包含在文件夹 Parking_in_CARLA_Simulator 中，详见其中的Readme文档。