Waymo开放数据集验证服务器提交错误分析与解决方案
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/waymo-open-dataset 问题背景
在使用Waymo开放数据集进行仿真代理(Sim Agents)研究时，研究人员在向验证服务器提交validation_set时遇到了未知错误。这个错误提示信息较为模糊，仅显示"Unknown error"并要求用户提交新的issue报告。
错误现象
当用户按照官方教程生成并提交验证文件时，服务器返回了以下错误信息：
Unknown error, please file a new issue...
同时附带了用户ID和提交ID信息。这种通用错误提示使得定位具体问题变得困难。
问题根源分析
经过深入排查，发现该错误的主要原因是提交的联合场景(joint scene)样本数量不符合要求。具体表现为：
- 官方要求每个场景必须包含32个联合样本(joint samples)
- 实际提交的文件中仅包含3个样本
- 这种数量不符导致验证服务器无法正确处理提交内容
解决方案
验证前检查
在正式提交前，强烈建议使用官方提供的验证函数对生成的联合场景进行本地验证：
submission_specs.validate_joint_scene(joint_scene, scenario)
这个验证步骤能够帮助开发者提前发现以下问题：
- 样本数量不足
- 数据格式错误
- 字段缺失或类型不符
- 其他不符合提交规范的问题
样本数量要求
特别注意确保每个场景包含完整的32个联合样本。这是Waymo验证服务器的硬性要求，数量不足将直接导致提交失败。
最佳实践建议
- 开发阶段验证：在生成提交文件的每个关键步骤后都进行验证，而不是等到最后才检查
- 样本完整性检查：实现自动化检查逻辑，确保每个场景的样本数量严格符合要求
- 错误处理机制：在代码中添加健壮的错误处理，捕获并记录验证过程中的详细错误信息
- 测试提交：在正式提交前，先用小规模数据进行测试提交，确认整个流程无误
总结
Waymo开放数据集作为自动驾驶研究的重要资源，其验证流程要求严格但文档清晰。遇到"Unknown error"时，开发者应首先检查数据是否符合所有规范要求，特别是样本数量、数据格式等基本要素。通过预先验证和分阶段测试，可以显著提高提交成功率，避免因简单错误导致的研究进度延迟。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
