优化车辆生成位置偏差问题，新增红绿灯信息采集方法

2025-10-21 13:31:18 +08:00
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+# 更新日志
+
+## 2025-01-20 问题修复与优化
+
+### ✅ 已解决的问题
+
+#### 1. 车辆生成位置偏差问题
+**问题描述：** 部分车辆生成于草坪、停车场等非车道区域
+
+**解决方案：**
+- 实现 `_is_position_on_lane()` 方法：检测位置是否在有效车道上
+- 实现 `_filter_valid_spawn_positions()` 方法：自动过滤非车道区域车辆
+- 支持容差参数（默认3米）处理边界情况
+- 在 `reset()` 时自动执行过滤，并输出统计信息
+
+**配置参数：**
+```python
+"filter_offroad_vehicles": True,  # 启用/禁用过滤
+"lane_tolerance": 3.0,           # 容差范围（米）
+"max_controlled_vehicles": 10,   # 最大车辆数限制
+```
+
+#### 2. 红绿灯信息采集问题
+**问题描述：**
+- 部分红绿灯状态为 None
+- 车道分段时部分车辆无法获取红绿灯状态
+
+**解决方案：**
+- 实现 `_get_traffic_light_state()` 方法，采用双重检测策略
+- 方法1（优先）：从导航模块获取当前车道，直接查询（高效）
+- 方法2（兜底）：遍历所有车道匹配位置（处理特殊情况）
+- 完善异常处理，None 状态返回 0（无红绿灯）
+- 返回值：0=无/未知, 1=绿灯, 2=黄灯, 3=红灯
+
+#### 3. 性能优化问题
+**问题描述：** FPS只有15帧，CPU利用率不到20%
+
+**解决方案：**
+- 创建 `run_multiagent_env_fast.py`：激光雷达优化版（30-60 FPS）
+- 创建 `run_multiagent_env_parallel.py`：多进程并行版（300-600 steps/s）
+- 提供详细的性能优化文档
+
+### 📝 修改的文件
+
+1. **Env/scenario_env.py**
+   - 新增 `_is_position_on_lane()` 方法
+   - 新增 `_filter_valid_spawn_positions()` 方法
+   - 新增 `_get_traffic_light_state()` 方法
+   - 更新 `default_config()` 添加配置参数
+   - 更新 `reset()` 调用过滤逻辑
+   - 更新 `_get_all_obs()` 使用新的红绿灯检测方法
+
+2. **Env/run_multiagent_env.py**
+   - 添加车道过滤配置参数
+
+3. **Env/run_multiagent_env_fast.py**
+   - 添加车道过滤配置
+   - 性能优化配置
+
+4. **Env/run_multiagent_env_parallel.py**
+   - 添加车道过滤配置
+   - 多进程并行实现
+
+5. **README.md**
+   - 更新问题说明，添加解决方案
+   - 添加配置示例和测试方法
+   - 添加问题解决总结
+
+6. **新增文件**
+   - `Env/test_lane_filter.py`：功能测试脚本
+
+### 🧪 测试方法
+
+```bash
+# 测试车道过滤和红绿灯检测功能
+python Env/test_lane_filter.py
+
+# 运行标准版本（带过滤和可视化）
+python Env/run_multiagent_env.py
+
+# 运行高性能版本（适合训练）
+python Env/run_multiagent_env_fast.py
+
+# 运行多进程并行版本（最高吞吐量）
+python Env/run_multiagent_env_parallel.py
+```
+
+### 💡 使用建议
+
+1. **调试阶段**：使用 `run_multiagent_env.py`，启用渲染和车道过滤
+2. **训练阶段**：使用 `run_multiagent_env_fast.py`，关闭渲染，启用所有优化
+3. **大规模训练**：使用 `run_multiagent_env_parallel.py`，充分利用多核CPU
+
+### ⚙️ 配置说明
+
+所有配置参数都可以在创建环境时通过 `config` 字典传递：
+
+```python
+env = MultiAgentScenarioEnv(
+    config={
+        # 基础配置
+        "data_directory": "...",
+        "is_multi_agent": True,
+        "horizon": 300,
+        
+        # 车道过滤（新增）
+        "filter_offroad_vehicles": True,  # 启用车道过滤
+        "lane_tolerance": 3.0,           # 容差3米
+        "max_controlled_vehicles": 10,   # 最多10辆车
+        
+        # 性能优化
+        "use_render": False,
+        "decision_repeat": 5,
+        ...
+    },
+    agent2policy=your_policy
+)
+```
+
+### 🔍 技术细节
+
+**车道检测逻辑：**
+1. 使用 `lane.lane.point_on_lane()` 精确检测
+2. 使用 `lane.local_coordinates()` 计算横向距离
+3. 支持容差参数处理边界情况
+
+**红绿灯检测逻辑：**
+1. 优先从 `vehicle.navigation.current_lane` 获取
+2. 失败时遍历所有车道查找
+3. 所有异常均有保护，确保稳定性
+
+**性能优化原理：**
+- 减少激光束数量降低计算量
+- 多进程绕过Python GIL限制
+- 充分利用多核CPU
+