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行人任务:数据、代码与进展交接

更新:2026-10-27,Asia/Shanghai。已迁移到桌面“行人工作”,供 Claude 接手时使用。

1. 先说清楚:现在东西在哪里

当前主工程在这台 Mac 本机,不在 Ubuntu。 本轮预处理、代码重建、测试和短训均在本机完成,没有向 Ubuntu/HPC 部署这套新工程,没有提交 HPC 作业,也没有正式长训在后台继续运行。此前是否存在其他远程旧工程,本次没有登录远程核查,不能把它们视为当前主版本。

后续以桌面这份为主;原 Codex 目录保留为迁移前备份,不再两边同步开发。 原始 ZIP 保留在父目录的“原始数据”中。

主目录:

/Users/jxy/Desktop/20261024_NHB工作/行人工作/当前工程_20261027
内容 当前实际位置 用途
原始数据 ZIP /Users/jxy/Desktop/20261024_NHB工作/行人工作/原始数据/alldata.zip 原始依据,只读保留
当前预处理数据 v4 /Users/jxy/Desktop/20261024_NHB工作/行人工作/当前工程_20261027/outputs/pedestrian_lampoff_1440_v4_3d_20261027/ 下一步建模使用的数据版本
新模型工作代码 /Users/jxy/Desktop/20261024_NHB工作/行人工作/当前工程_20261027/work/model_preparation_20261027/reproduction/ 继续开发、运行的主代码
论文及对照规格 /Users/jxy/Desktop/20261024_NHB工作/行人工作/当前工程_20261027/work/model_preparation_20261027/papers/ 原文、来源、实现差异、未报告设置
作者旧代码核查 /Users/jxy/Desktop/20261024_NHB工作/行人工作/当前工程_20261027/work/model_preparation_20261027/code_audit/ 旧 GitHub 版本的核查证据
新模型运行结果 /Users/jxy/Desktop/20261024_NHB工作/行人工作/当前工程_20261027/work/model_preparation_20261027/reproduction/runs/ checkpoint、训练记录、评价轨迹
独立验证结果 /Users/jxy/Desktop/20261024_NHB工作/行人工作/当前工程_20261027/work/model_preparation_20261027/verification/ 测试、复核报告、重放验证
模型交付快照 /Users/jxy/Desktop/20261024_NHB工作/行人工作/当前工程_20261027/outputs/Wang2025_行人模型复现准备_20261027/ 已验收的冻结副本,日常开发用上面的工作代码
网站源码 /Users/jxy/Desktop/20261024_NHB工作/行人工作/当前工程_20261027/work/site/ 网站源码快照,静态页面在 dist 中;未复制 .git,发布仓库仍在迁移前目录
工作日志 /Users/jxy/Desktop/20261024_NHB工作/行人工作/当前工程_20261027/AGENT_LOG.md 最近进展和决策,新的条目在顶部

网站是说明、图示和进度展示,不是训练服务器,也不是完整私有数据存储:

原“数据待办”页面已撤下,旧入口跳转建模准备。最近一次发布记录为 v28,发布凭据不在本交接文档中。

2. 研究目标和当前路线

整体研究目标:建立一个认知知识库,让驾驶、阅读和行人过街三个任务检索其中的认知知识,再用于人的行为建模和模拟。

当前行人阶段先准备可靠过街数据,并建立可运行、可对照的行人模型基线。认知知识库尚未接入本次重建模型。

用户已经确认当前复现路线:Wang Yueyang、Markkula 等的 2025 年感知+运动约束单行人版本。不是多智能体版本,也不是 CARLA 对抗测试路线。

3. 数据范围及当前数据文件

原始范围与选定范围

原始 ZIP SHA256:

673dfee4a8b4f3543aebe8008db19476c00c40143b5cf49b9139675d74c2d5d1

当前版本 v4 里该读什么

以下文件都在上表的 v4 目录内:

文件 内容
README.txt 版本口径、处理方法、字段与限制
full_points.parquet 逐点原始字段、修后位置、重算速度、质量及来源标记
trials.csv 每轮条件、入路、完成、时长、结果和核对结果
experiment_history.csv 全部 3,000 轮实验历史
trial_history_sequences.jsonl / .parquet 每轮此前全部试次的亮灯和误导 0/1 序列
repair_events.json / .csv 每个修复簇的支持区间、求解和结果
changed_positions.csv 逐点原位置和新位置,便于回溯
bound_diagnostics.csv 修前/修后超界诊断
frozen_protocol.json、processing_report.json 固定规则和处理统计
pipeline.py、position_solver.py、test_solver.py 处理代码快照及测试;重新生成仍依赖本项目源路径
SHA256SUMS.txt 文件完整性核验清单

逐点数据共 1,259,769 行。用 in_processed_analysis=True 选择当前分析范围,得到 1,072,036 行。完成后尾段仍存在完整文件里,只是不进入当前分析。

full_points.parquet SHA256:

57052dad0805e4e6c4b157ba6997e677d2b93da0f8c4b9530ba2604fb6e7cf03

主要字段使用原则:

原 P.speed 按用户确认标记为 mph(数值推定),换算 m/s 乘 0.44704;原值不改。原作者注释写 m/s,与数值证据冲突,原公式及内部时基未确认。主分析使用独立重算速度,不依赖原 P.speed。

独立单位标注和统计在:

/Users/jxy/Desktop/20261024_NHB工作/行人工作/当前工程_20261027/outputs/P.speed_mph标记与速度分布_20261027/

4. 已做的数据处理及验收

  1. 保留原数据和历史版本。 v1、v2、v3 仍在 outputs 下;当前用 v4,不能把旧页面的“8 处估计、46 处待核”当当前状态。
  2. 复位与完成尾段。 105 条复位前旧状态没有混入新轨迹;完成后数据保留但 mask 掉。未完成记录保留到真实日志末尾。
  3. 先修位置,再算速度。 在原 XYZ 上检测、局部求解,再重算速度和事件。没有全局平滑或对输出速度 clip。
  4. 三维统一检查。 速度参考 4 m/s,加速度参考 15 m/s²;加速度使用总支撑 110/154/220 ms 三种窗口,计算的是速度向量变化。检出时考虑原毫米舍入误差。它们是本次偏宽松工程规则,不是人体绝对上限。
  5. 保护等待。 不把长保持直接均摊成运动;没有仅凭“保持后更新大于 1 m/s”判错。普通零速和负向运动保留。
  6. 统一事件和时长。 入路采用 s_mm>2050,完成采用 s_mm>=6239;原 Crossing 和 footer 时长另外保留。事件是位置派生定义,不冒称脚接触路面真值。
  7. 保留时序历史。 每轮保存此前所有亮灯/误导 0/1 序列,不包含本轮和未来,不只保存累计次数。

结果:120 轮、164 个修复簇、1,894 个估计位置点;1,320 轮没有改动位置。主协议下超界诊断从 1,723 条降到 0。这个 0 只针对既定时间尺度及误差口径,不表示所有频率的运动都已证明合理,更不表示真实缺失运动被唯一还原。

事件统计保持不变:527 轮完成,848 轮未入路,45 轮结束时仍在路内,20 轮入路后退回且未完成。 “退回”只是轨迹分类,不等于确认参与者取消意图。

当前选定范围的数据预处理已按本协议验收完成。后续重点转向模型输入、场景映射和研究评价;不要无新证据重做整套清洗。

5. 论文与作者旧代码核查

目标论文:Modeling Pedestrian Crossing Behavior: A Reinforcement Learning Approach With Sensory Motor Constraints,IEEE T-ITS,2025,DOI 10.1109/TITS.2025.3581693。

旧论文:Pedestrian crossing decisions can be explained by bounded optimal decision-making under noisy visual perception,TRC,2025,DOI 10.1016/j.trc.2024.104963。

作者公开旧仓库:YYWang98/Pedestrian-crossing-decisions,核查固定提交 169f60cb863a3fe65e48f97c909b1b4a96ea6933。

旧模型是 DQN、二元决策、固定行走速度;新论文是 PPO,加上运动控制。旧 checkpoint 与新版观测/动作维度不兼容,不能直接加载当新版模型。

已核查 22 个 Python 源文件。作者仓库完整 clone 未成功,改为从公开 ZIP 按范围提取并核对选中文件;不要把 vendor 中的不完整 ZIP 当完整镜像。未发现明确 LICENSE,交付包没有重新分发作者源码或旧权重。

6. 新模型实现到哪一步

完成的是“按论文明确项重建的可运行版本”,不是拿到了 2025 作者原代码,也不是已复现论文行为结果。

工作代码在主路径表中 reproduction/,关键文件如下:

文件 职责
wang2025/config.py 参数、场景和显式工程假设
wang2025/perception.py 感知噪声与 Kalman 更新
wang2025/motor.py 行走步时、步长、加速度与能量
wang2025/vehicle.py 车辆运动与制动
wang2025/env.py Gymnasium 环境、观测、奖励和终止
wang2025/CORE_ASSUMPTIONS.md 原文未明确处采用的实现选择
train.py、evaluate.py PPO 训练、保存、加载和固定场景评价
configs/ 论文配置和诊断场景
dataset_bridge.py v4 数据导出及时间可用性检查
tests/ 核心、runner 和数据桥测试
README_RUN.txt 完整运行与解释说明

重要实现边界:

7. 测试、训练和结果

39 项测试通过,包含核心 22、runner 13、数据桥 4;完成 Gymnasium/SB3 环境检查、数值机制核对、保存加载、源码哈希及评价重放验证。

以下运行名均在工作代码的 runs/ 内:

目录 已完成的内容 可以得出的结论
smoke_seed7_20261027_fixed2 1,024 次决策短训 软件训练链可运行
eval_seed100_101_20261027_fixed2 PPO 与两种诊断基线共 48 集;PPO 0/16 成功 短训策略尚无有效表现
learning_probe8192_seed7_20261027 8,192 次决策训练 较长软件学习探针,仍非正式预算
learning_probe8192_eval_20261027 PPO 6/16 成功;random、constant 各 0/16 在固定诊断条件中出现成功轨迹,不能声称泛化或论文性能
scripted_positive_control_20261027_fixed2 脚本策略 16/16 成功 成功事件和整段轨迹可正常产生;不是学习所得
wall_cap_probe_20261027_fixed2 时间上限停止、保存和状态检查 截断不冒充完整训练

runs/ 里无 fixed2 的旧 smoke/eval 含已修复前的代码快照,不作为当前模型结果。

最终独立报告:

/Users/jxy/Desktop/20261024_NHB工作/行人工作/当前工程_20261027/work/model_preparation_20261027/verification/FINAL_REVIEW.md
/Users/jxy/Desktop/20261024_NHB工作/行人工作/当前工程_20261027/work/model_preparation_20261027/verification/EXTRA_PROBE_REVIEW.md

尚未完成: 论文 3,000,000 步正式训练、多训练种子、人类个体 BOLFI 拟合、GLMM/LMM 及论文行为指标复现、认知知识库接入。严格作者精确设置检查仍有 17 项关键缺口,工程重建通过不等于严格检查通过。

8. 数据与模型目前连接程度

已生成 v4 数据 manifest,导出 P08T02、P14T02 两个 NPZ 样例并验证时间限制。目录:

/Users/jxy/Desktop/20261024_NHB工作/行人工作/当前工程_20261027/work/model_preparation_20261027/data_ready/

这只是数据接口准备,当前 PPO 短训使用模拟场景,没有使用 1,440 轮真人数据做参数拟合。

接口区分过街目标、三维速率质量量和车辆记录;回放查询只返回当时或此前的车辆/灯态,不偷看未来。不能把人的真实后续轨迹作为策略输入。

仍需解决单车/双车、道路几何、事件和时间轴的映射。原实验车辆会对真人进度产生响应,直接回放是条件化比较;不能默认对不同模拟行人也是有效闭环环境。

9. 本机如何运行

已有环境,无需本轮新装依赖:

测试入口:

cd /Users/jxy/Desktop/20261024_NHB工作/行人工作/当前工程_20261027/work/model_preparation_20261027/reproduction
/opt/miniconda3/envs/metadrive/bin/python -m unittest discover -s tests -v

如需新短训,使用一个不存在的输出目录:

/opt/miniconda3/envs/metadrive/bin/python train.py --profile smoke --seed 7 --output runs/claude_new_smoke
/opt/miniconda3/envs/metadrive/bin/python evaluate.py --model runs/claude_new_smoke/model.zip --seeds 100,101 --output runs/claude_new_eval

这里只提供命令,写本文档时没有启动训练。正式 3M 入口见 README_RUN.txt,先确定预算、种子和执行位置,勿把 smoke profile 的设置冒充正式配置。

10. Claude 接手后建议的顺序

  1. 先读主目录 AGENT_LOG.md 顶部和本交接,确认在新工作代码目录,保留原始与冻结版本。
  2. 对照 papers/paper_diff.md、papers/reproduction_spec.md 与 wang2025/CORE_ASSUMPTIONS.md,区分论文明确项、旧代码沿用项、工程假设。
  3. 固定基线的正式训练预算、种子和评价定义;跑通不等于达到论文结果。
  4. 明确本批数据单车场景如何映射、如何比较入路时刻和后续运动;静止/退回能力作为需解释的基线限制。
  5. 再推进人类数据拟合、独立评价、认知知识库接入和机制比较;模型扩展与论文基线分版本保留。

如果转 Ubuntu/HPC,必须实际迁移代码、数据和环境并重新验证,不能只改一个路径就说已部署。用户规定:HPC 文件放 JXY 文件夹,作业名以 jxy_ 开头。 本交接没有指定一个已经存在的远程部署路径。

避免接错的旧目录

/Users/jxy/Desktop/20261024_NHB工作/行人工作/代码/
/Users/jxy/Desktop/20261024_NHB工作/行人工作/处理后数据_仅排除旧状态首行/

这些是以前的工程/处理结果,不是本次新模型主代码和 v4。桌面代码还分“数据预处理代码”“行人仿真与训练代码”;需要历史对照时再读取,不要把旧分组、旧重采样或旧模型混进新工程。

带走哪些文件

本文档是本地路径交接,并未自动上传数据或发送给 Claude。绝对路径只对这台 Mac 有效;远程或网页 Claude 无法凭路径读取文件。

迁移说明:复制后逐文件 SHA256 核验 2,743 个原文件一致;清单见主目录 迁移文件校验.json。历史 run manifest、规格来源及冻结包内原绝对路径按历史证据保留,可能仍显示旧 Codex 路径;当前定位使用本交接。模型源码未改,保留了 checkpoint 源码哈希。网站 .git 与临时缓存未复制,网站后续发布仍需使用原发布仓库。