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HBBC部署到代码中

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huangfu
2026-03-02 10:58:20 +08:00
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commit be35650533
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39
scripts/README.md
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@@ -16,9 +16,19 @@
| 脚本 | 用途 | 用法示例 |
|------|------|----------|
| [generate_expert_data.py](generate_expert_data.py) | 从 Waymo 数据生成专家 (obs, act) 的 pkl | `python scripts/generate_expert_data.py --data_dir data/exp_filtered --output_dir data/training_data --num_scenarios 100` |
| [generate_expert_data.py](generate_expert_data.py) | 从 Waymo 数据生成专家 (obs, act) 的 pkl | 见下方 |
**常用参数**：`--data_dir`（默认 `data/exp_filtered`）、`--output_dir`（默认 `data/training_data`）、`--start_index`、`--num_scenarios`。
**多智能体**（输出 `expert_data_{start_index}_{num_scenarios}.pkl`）：
```bash
python scripts/generate_expert_data.py --data_dir data/exp_filtered --output_dir data/training_data --num_scenarios 100 --start_index 0
```
**单智能体**（仅采集 ego 车轨迹，输出 `expert_data_ego_{start_index}_{num_scenarios}.pkl`，用于单智能体 BC）：
```bash
python scripts/generate_expert_data.py --data_dir data/exp_filtered --output_dir data/training_data --num_scenarios 100 --start_index 0 --ego_only
```
**常用参数**：`--data_dir`（默认 `data/exp_filtered`）、`--output_dir`（默认 `data/training_data`）、`--start_index`、`--num_scenarios`、`--ego_only`（仅保存 default_agent 轨迹，输出使用 `expert_data_ego_*.pkl` 前缀）。
---
@@ -40,13 +50,32 @@ python scripts/visualize.py replay --data_dir data/exp_filtered --num_scenarios
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
```
- **policy + 仅自车策略、其他车回放**（BC 单智能体模型）：加 `--ego_only`，自车由策略控制，其余车辆按专家轨迹回放。
```bash
python scripts/visualize.py policy --policy_type bc --model_path models/bc/policy_best.pt --data_dir data/exp_filtered --num_scenarios 1 --ego_only
```
- **policy + HBBC 动态背景车**（仅动态背景车启用，静态背景车保持原样）：
```bash
python scripts/visualize.py policy \
--policy_type bc \
--model_path models/bc/policy_best.pt \
--data_dir data/exp_filtered \
--num_scenarios 1 \
--ego_only \
--enable_hbbc_background \
--hbbc_model_path models/hbbc/hbbc.pt \
--hbbc_inference_device cpu \
--hbbc_latent_mode per_vehicle_fixed \
--hbbc_latent_json_path docs/examples/hbbc_latent_example.json
```
- **trajectory**（专家轨迹 matplotlib 俯视图动画）：
```bash
python scripts/visualize.py trajectory --data_dir data/exp_filtered --scenario_idx 0
```
**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）。
**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）、`--ego_only`（仅 BC：自车用策略，其他车专家回放）、`--enable_hbbc_background`、`--hbbc_model_path`、`--hbbc_inference_device`、`--hbbc_latent_mode`、`--hbbc_latent_json_path`。
---
@@ -70,7 +99,7 @@ python scripts/visualize.py trajectory --data_dir data/exp_filtered --scenario_i
## 与训练流程的对应关系
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/`
1. **数据准备**：`generate_expert_data.py` → 输出到 `data/training_data/*.pkl`（多智能体 `expert_data_*.pkl`，单智能体 `expert_data_ego_*.pkl`）
2. **BC 训练**：根目录 `train_bc.py` → 模型保存到 `models/bc/`，日志到 `logs/bc/`。单智能体模式加 `--single_agent` 并指定 ego-only 的 pkl。
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**：`scripts/visualize.py`（子命令 replay / policy / trajectory）→ 数据目录默认 `data/exp_filtered`