MAGAIL4AutoDrive/CHANGELOG.md

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：

"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

# 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：

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