Datasets:
File size: 2,718 Bytes
bca17a9 1c7f092 bca17a9 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 | ---
license: other
task_categories:
- robotics
tags:
- autonomous-driving
- nuplan
- navsim
- autovla
---
# NAVSIM navtrain metric cache
NAVSIM `navtrain` split 的 **metric cache**，用于 PDM score 计算（AutoVLA 等做 RL/GRPO 训练时的 reward，
或跑 PDMS 评测）。纯 CPU 产物，与模型无关，一次生成可永久复用。
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|---|---|
| 场景数 | **103,288**（train 101,288 + val 2,000） |
| 大小 | 35 GB（解包后） |
| 生成 | `navsim/planning/script/run_metric_caching.py`，`train_test_split=navtrain` |
| 覆盖率 | 对 navtrain 的 101,288 个训练样本 **100% 覆盖，缺 0** |
每个 `metric_cache.pkl`（lzma 压缩，约 450 KB）含 PDMScorer 判分所需的全部内容：
`ego_state`、`trajectory`（PDM 参考轨迹）、`observation`（各时刻 agent 占用）、
`centerline`、`route_lane_ids`、`drivable_area_map`。
## 下载与解包
```bash
huggingface-cli download PhoenixHu/doc_vla_cache_train --repo-type dataset --local-dir .
cat navtrain_metric_cache.tar.part* | tar xf -
# -> navtrain_metric_cache/
```
## 🔴 必读：解包后必须改写 metadata 里的绝对路径
`metadata/navtrain_metric_cache_metadata_node_0.csv` 里存的是**生成时那台机器的绝对路径**
（`/scratch/mh2803/vla/nuplan/navtrain_metric_cache/...`）。`MetricCacheLoader` 会**原样拿它开文件**：
```python
# navsim/common/dataloader.py
metadata_file = [f for f in metadata_dir.iterdir() if ".csv" in str(f)][0] # 注意是子串匹配
cache_paths = f.read().splitlines()[1:] # 绝对路径，直接使用
```
不改的话症状是：**每个场景都 `Agent failed`、PDMS 全 0**，而 `.pkl` 明明就在本地。
```bash
NEW=/your/path/to/navtrain_metric_cache
sed -i "s#/scratch/mh2803/vla/nuplan/navtrain_metric_cache#${NEW}#g" \
"$NEW"/metadata/*.csv
```
⚠️ **备份不要放在 `metadata/` 里面** —— 上面那行是 `".csv" in str(f)` 的**子串**匹配，
`xxx.csv.bak` 也会被选中，`[0]` 可能挑到它，等于没改。备份放到 `metadata/` 之外。
改完自检：
```python
from pathlib import Path
from navsim.common.dataloader import MetricCacheLoader
print(len(MetricCacheLoader(Path("<你的路径>")).tokens)) # 应为 103288
```
## 相关
- 配套的 166.3k 训练样本 JSON：
[PhoenixHu/doc_vla_nuplan_166k_json](https://huggingface.co/datasets/PhoenixHu/doc_vla_nuplan_166k_json)
## 许可
派生自 [nuPlan](https://www.nuscenes.org/nuplan) / [OpenScene](https://github.com/OpenDriveLab/OpenScene)，
请遵守其原始许可条款。本仓库仅为已授权用户提供预计算的中间产物，不含任何原始传感器数据或标注。
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