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- autovla
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# 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。

| | |
|---|---|
| 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。