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| license: other |
| task_categories: |
| - robotics |
| tags: |
| - autonomous-driving |
| - nuplan |
| - navsim |
| - autovla |
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| # NAVSIM navtrain metric cache |
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| 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** | |
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| 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`。 |
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| ## 下载与解包 |
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| ```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/ |
| ``` |
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| ## 🔴 必读：解包后必须改写 metadata 里的绝对路径 |
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| `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**： |
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| ```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 |
| ``` |
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| 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。 |
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| ```bash |
| NEW=/your/path/to/navtrain_metric_cache |
| sed -i "s#/scratch/mh2803/vla/nuplan/navtrain_metric_cache#${NEW}#g" \ |
| "$NEW"/metadata/*.csv |
| ``` |
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| ⚠️ **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。 |
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| 改完自检： |
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| ```python |
| from pathlib import Path |
| from navsim.common.dataloader import MetricCacheLoader |
| print(len(MetricCacheLoader(Path("<你的路径>")).tokens)) # 应为 103288 |
| ``` |
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| ## 相关 |
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| - 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) |
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| ## 许可 |
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| 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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