huangfu/MAGAIL4AutoDrive
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huangfu
2026-02-03 16:24:15 +08:00
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commit 03dee0205a
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30
scripts/README.md
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@@ -22,36 +22,31 @@
---
### 回放与可视化
### 可视化（统一入口）
| 脚本 | 用途 | 用法示例 |
|------|------|----------|
| [visualize_replay.py](visualize_replay.py) | 原始专家轨迹回放（ExpertReplayEnv） | `python scripts/visualize_replay.py --data_dir data/exp_filtered --num_scenarios 1 --horizon 200` |
| [visualize_trained_policy.py](visualize_trained_policy.py) | **BC/MAGAIL 共用**：加载训练好的策略在 45 维场景中可视化 | 见下方「训练策略可视化」小节 |
| [visualize.py](visualize.py) | **replay**：场景回放（ExpertReplayEnv）；**policy**：BC/MAGAIL 策略；**trajectory**：专家轨迹 2D 动画 | 见下方 |
#### 训练策略可视化（visualize_trained_policy.py）
**子命令**：
使用训练好的 **BC** 或 **MAGAIL** 模型在 45 维场景环境中运行，并实时渲染俯瞰图（top-down view）。统一入口：`scripts/visualize_trained_policy.py`。
**BC 模型**：
- **replay**（原始专家轨迹回放）：
```bash
python scripts/visualize_trained_policy.py --policy_type bc --model_path models/bc/policy_best.pt --data_dir data/exp_filtered --num_scenarios 1
python scripts/visualize.py replay --data_dir data/exp_filtered --num_scenarios 1 --horizon 500
```
**MAGAIL 模型**：
- **policy**（BC 或 MAGAIL 训练策略）：
```bash
python scripts/visualize_trained_policy.py --policy_type magail --model_path models/magail/model_50_actor.pth --data_dir data/exp_filtered --num_scenarios 1 --deterministic
python scripts/visualize.py policy --policy_type bc --model_path models/bc/policy_best.pt --data_dir data/exp_filtered --num_scenarios 1
python scripts/visualize.py policy --policy_type magail --model_path models/magail/model_50_actor.pth --num_scenarios 1 --deterministic
```
**自动推断类型**（根据 `--model_path` 扩展名：`.pt` → BC，否则 → MAGAIL）：
- **trajectory**（专家轨迹 matplotlib 俯视图动画）：
```bash
python scripts/visualize_trained_policy.py --model_path models/bc/policy_best.pt
python scripts/visualize_trained_policy.py --model_path models/magail/model_50_actor.pth
python scripts/visualize.py trajectory --data_dir data/exp_filtered --scenario_idx 0
```
**根目录 BC 薄包装**：`python visualize_bc.py --model_path models/bc/policy_best.pt`
**参数**：`--policy_type`（`auto`|`bc`|`magail`）、`--model_path`（默认 `models/bc/policy_best.pt`）、`--data_dir`、`--start_index`、`--num_scenarios`、`--horizon`、`--deterministic`（仅 MAGAIL）。环境统一为 45 维 `BCScenarioEnv`，渲染为 MetaDrive top_down。数据目录未指定时默认 `data/exp_filtered`（不存在则 `data/exp_converted`）。
**公共参数**：`--data_dir`（默认 `data/exp_filtered`）、`--start_index`、`--num_scenarios`、`--horizon`。policy 模式另有 `--policy_type`（auto/bc/magail）、`--model_path`、`--deterministic`（仅 MAGAIL）。
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@@ -62,7 +57,6 @@ python scripts/visualize_trained_policy.py --model_path models/magail/model_50_a
| [analyze_expert_data.py](analyze_expert_data.py) | 分析专家数据分布与统计 | 见脚本内 `__main__`（依赖 env 与数据目录配置） |
| [check_track_fields.py](check_track_fields.py) | 检查 Waymo 轨迹字段 | 见脚本内 `__main__` |
| [check_database_info.py](check_database_info.py) | 检查数据库/场景信息 | 见脚本内 `__main__`（含硬编码路径，可按需改为 `data/exp_filtered`） |
| [visualize_expert_trajectory.py](visualize_expert_trajectory.py) | 用 matplotlib 画专家轨迹动画 | 依赖 `env.expert_trajectories`，与当前 env 接口可能不一致，可选使用 |
---
@@ -79,4 +73,4 @@ python scripts/visualize_trained_policy.py --model_path models/magail/model_50_a
1. **数据准备**：`generate_expert_data.py` → 输出到 `data/training_data/*.pkl`
2. **BC 训练**：根目录 `train_bc.py` → 模型保存到 `models/bc/`，日志到 `logs/bc/`
3. **MAGAIL 训练**：根目录 `train_magail.py` → 模型保存到 `models/magail/`，日志到 `logs/magail/`
4. **可视化**：`visualize_trained_policy.py`（或根目录 `visualize_bc.py` 仅 BC）→ 从 `models/bc` 或 `models/magail` 加载模型，数据目录默认 `data/exp_filtered`
4. **可视化**：`scripts/visualize.py`（子命令 replay / policy / trajectory）→ 数据目录默认 `data/exp_filtered`