Waymo开放数据集Sim Agents挑战赛提交问题分析与解决

Waymo开放数据集Sim Agents挑战赛提交问题分析与解决

【免费下载链接】waymo-open-dataset Waymo Open Dataset 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/waymo-open-dataset

概述

Waymo开放数据集Sim Agents挑战赛是自动驾驶领域的重要竞赛，要求参赛者模拟交通参与者的未来行为。然而，许多团队在提交过程中遇到各种技术问题，导致提交失败或评分异常。本文深入分析常见提交问题，并提供系统性的解决方案。

挑战赛核心要求

基本配置参数

# Sim Agents挑战赛关键配置
current_time_index = 10  # 当前时间步索引（1-indexed的第11步）
n_simulation_steps = 80  # 模拟步数
n_rollouts = 32         # 并行模拟数量
step_duration_seconds = 0.1  # 每步持续时间（10Hz频率）

评估指标权重

特征类型	具体指标	权重	说明
运动学特征	线性速度	0.05	0-25 m/s范围
运动学特征	线性加速度	0.05	-12到12 m/s²范围
运动学特征	角速度	0.05	-0.628到0.628 rad/s
运动学特征	角加速度	0.05	-3.14到3.14 rad/s²
交互特征	最近物体距离	0.10	-5到40米范围
交互特征	碰撞指示	0.25	伯努利分布
地图特征	道路边缘距离	0.05	-20到40米范围
地图特征	偏离道路指示	0.25	伯努利分布
交互特征	碰撞时间	0.10	0-5秒范围
交通规则	交通灯违规	0.05	伯努利分布

常见提交问题分析

1. 数据格式验证失败

问题表现

# 常见验证错误
ValueError: Invalid center_x tensor length (actual: 79, expected: 80)
ValueError: Object 12345 is not a sim agent.
ValueError: Sim agents [123, 456] are missing from the simulation

根本原因

• 模拟步数不正确
• 对象ID匹配错误
• 必需模拟的对象缺失

解决方案

def validate_simulation_requirements(scenario, challenge_type):
    """验证模拟要求"""
    config = get_submission_config(challenge_type)
    sim_agent_ids = get_sim_agent_ids(scenario, challenge_type)
    
    # 检查所有必需对象都在模拟中
    simulated_ids = [t.object_id for t in joint_scene.simulated_trajectories]
    missing_agents = set(sim_agent_ids) - set(simulated_ids)
    
    if missing_agents:
        raise ValueError(f"Missing agents: {missing_agents}")
    
    # 检查模拟长度
    for trajectory in joint_scene.simulated_trajectories:
        if len(trajectory.center_x) != config.n_simulation_steps:
            raise ValueError("Incorrect simulation length")

2. 并行模拟数量错误

问题表现

ValueError: Incorrect number of parallel simulations. 
(Actual: 16, Expected: 32)

解决方案

def generate_parallel_simulations(scenario, policy_fn, n_rollouts=32):
    """生成32个并行模拟"""
    simulated_states = []
    
    for i in range(n_rollouts):
        # 为每个rollout添加随机噪声确保多样性
        states = policy_fn(scenario)
        noise = tf.random.normal(states.shape, stddev=0.01)
        simulated_states.append(states + noise)
    
    return tf.stack(simulated_states, axis=0)

3. 协议缓冲区序列化问题

问题表现

• 文件大小超过2GB限制
• 序列化/反序列化错误
• 分片文件命名不规范

解决方案

def create_submission_files(scenario_rollouts_list, output_dir):
    """创建符合要求的分片提交文件"""
    n_shards = len(scenario_rollouts_list) // 1000  # 每shard约1000个scenario
    
    for shard_idx in range(n_shards):
        submission = sim_agents_submission_pb2.SimAgentsChallengeSubmission()
        submission.account_name = "your_email@example.com"
        submission.unique_method_name = "YourMethodName"
        
        # 添加场景rollouts
        start_idx = shard_idx * 1000
        end_idx = min((shard_idx + 1) * 1000, len(scenario_rollouts_list))
        
        for scenario_rollouts in scenario_rollouts_list[start_idx:end_idx]:
            submission.scenario_rollouts.append(scenario_rollouts)
        
        # 保存分片文件
        filename = f"submission.binproto-{shard_idx+1:05d}-of-{n_shards:05d}"
        with open(os.path.join(output_dir, filename), "wb") as f:
            f.write(submission.SerializeToString())

系统化调试流程

调试流程图

验证检查表

1. 基础验证

   •  模拟步数 = 80
   •  并行rollouts = 32
   •  所有必需对象都包含
   •  时间戳正确对齐

2. 数据质量

   •  无NaN或无限值
   •  物理参数在合理范围内
   •  坐标系转换正确
   •  运动学连续性

3. 文件格式

   •  文件大小 < 2GB
   •  分片命名规范
   •  协议缓冲区序列化正确
   •  元数据完整

性能优化建议

内存管理

def memory_efficient_simulation(scenarios, batch_size=100):
    """内存高效的批量模拟"""
    results = []
    
    for i in range(0, len(scenarios), batch_size):
        batch = scenarios[i:i+batch_size]
        batch_results = []
        
        for scenario in batch:
            # 使用生成器减少内存占用
            rollouts = generate_rollouts(scenario)
            batch_results.append(rollouts)
        
        # 及时序列化和保存
        save_batch_results(batch_results, f"batch_{i//batch_size}")
        del batch_results  # 释放内存
    
    return merge_results()

计算优化

def optimized_feature_computation(scenario, joint_scene):
    """优化特征计算"""
    # 使用向量化操作替代循环
    features = metric_features.compute_metric_features(scenario, joint_scene)
    
    # 预计算常用值
    valid_mask = features.valid.numpy()
    object_ids = features.object_id.numpy()
    
    # 批量处理减少函数调用开销
    kinematic_features = compute_kinematic_features_batch(features)
    interactive_features = compute_interactive_features_batch(features)
    
    return combine_features(kinematic_features, interactive_features)

常见错误代码及修复

错误示例1：对象ID不匹配

# 错误代码
simulated_ids = [t.id for t in joint_scene.trajectories]  # 错误字段名

# 正确代码
simulated_ids = [t.object_id for t in joint_scene.simulated_trajectories]

错误示例2：模拟长度错误

# 错误代码
n_steps = 91  # 错误：使用了Scenario Gen的长度

# 正确代码
config = get_submission_config(ChallengeType.SIM_AGENTS)
n_steps = config.n_simulation_steps  # 正确：80步

错误示例3：文件分片错误

# 错误代码
filename = f"submission_{shard_idx}.bin"  # 不符合命名规范

# 正确代码
filename = f"submission.binproto-{shard_idx+1:05d}-of-{total_shards:05d}"

总结

Waymo Sim Agents挑战赛提交是一个系统工程，需要严格遵循数据规范和质量要求。通过系统化的验证流程、性能优化和错误预防，可以显著提高提交成功率。关键是要：

1. 严格验证：使用内置验证函数检查所有要求
2. 性能监控：关注内存使用和计算效率
3. 质量控制：确保数据物理合理性和一致性
4. 规范遵循：严格遵守文件格式和命名规范

遵循这些最佳实践，将能够顺利通过Sim Agents挑战赛的技术审查，获得准确的评估结果。

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