CaoWangrenbo
cb9936542e
- Remove sample-level shuffle before transforms (broke SimulateEvents) - Add _sliding_window_fn: yields overlapping sequences with configurable stride - Add sequence-level shuffle after grouping (preserves temporal coherence) - Add sliding_window_stride to TrainConfig (stride=1 for full overlap) - Update create_train/val_loader and train.py to pass stride - AGENTS.md: document known issues (cross-shard boundary, SimulateEvents state) - AGENTS.md: add cuda:7 device preference Generated by Mistral Vibe (deepseek-v4-flash). Co-Authored-By: Mistral Vibe <vibe@mistral.ai>
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# UZH-FPV Velocity Prediction
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从 DAVIS 事件相机灰度图像序列中预测**机体速度**（body-frame forward/lateral velocity）。
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## 项目结构
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```
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uzh_fpv/
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├── AGENTS.md # ← 本文件
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├── requirements.txt # Python 依赖
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├── DATASET_FORMAT.md # 数据集格式详细说明
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├── rosbag2wds.py # ROS bag → WebDataset shard 转换脚本
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├── batch_convert.sh # 批量转换脚本
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├── dataset/ # 数据集（.gitignore 忽略）
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│ └── <scene_name>/
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│ ├── shard_0000.tar # WebDataset shard（图像+GT）
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│ ├── imu_sequence.npz # 完整 IMU 序列
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│ └── metadata.json # 元信息
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├── src/
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│ ├── event_utils.py # EventProcessor: 帧间亮度变化 → 模拟事件帧
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│ └── velocity_prediction/ # 主项目代码
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│ ├── __init__.py # 模块说明
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│ ├── config.py # 路径、模型架构、训练超参数
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│ ├── utils.py # 四元数运算（torch + numpy 封装）
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│ ├── transforms.py # 数据预处理管线
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│ ├── dataset.py # WebDataset 加载 + 序列采样
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│ ├── model.py # CNN + PoseMLP + GRU + Head
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│ ├── train.py # 训练循环
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│ └── evaluate.py # 评估 + 绘图
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├── visualize/
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│ ├── __init__.py
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│ └── visualize_dataset.py # 数据集可视化：叠加位姿信息并生成视频
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├── benchmark/
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│ ├── __init__.py
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│ ├── config.py # 评估配置
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│ ├── evaluate.py # 完整评估管线
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│ └── benchmark.py # 统一评估入口
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├── checkpoints/ # 模型权重（.gitignore 忽略）
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├── logs/ # TensorBoard 日志（.gitignore 忽略）
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└── videos/ # 可视化输出视频
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```
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## 运行环境
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```bash
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uv run python -m <module> # 使用 uv 虚拟环境运行
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```
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依赖见 `requirements.txt`，核心依赖：PyTorch、WebDataset、OpenCV、NumPy、Matplotlib。
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## 数据集
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UZH-FPV 数据集，由 DAVIS 事件相机采集。每个场景目录包含：
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| 文件 | 格式 | 内容 |
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| `shard_*.tar` | WebDataset | 灰度图 (320×240) + 位姿 + 速度 + 时间戳 |
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| `imu_sequence.npz` | NPZ | 完整 IMU 序列（加速度+角速度） |
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| `metadata.json` | JSON | 场景元信息 |
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shard 中每个样本的字段：
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| Key | 类型 | 说明 |
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| `jpg` | JPEG bytes | 灰度图 320×240 |
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| `ts` | float64 | 时间戳 |
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| `pose` | float32[7] | `[x, y, z, qx, qy, qz, qw]` 世界→机体四元数 |
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| `vel` | float32[6] | `[vx, vy, vz, wx, wy, wz]` 世界线速度 + 角速度 |
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坐标系：z 轴与重力对齐（水平坐标系）。
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### 场景列表
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| 场景 | 帧数 | 类型 |
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| indoor_forward_3/5/6/7/9/10 | 627~4918 | 室内前飞 |
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| indoor_45_2/4/9/12/13/14 | 656~1472 | 室内 45° 飞行 |
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| outdoor_forward_1/3/5 | 907~13299 | 室外前飞 |
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| outdoor_45_1 | 799 | 室外 45° 飞行 |
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## 模型
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### 架构
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```
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Event frame (1, 240, 320) ──► CNN (4 Conv+Pool+GAP, 256-d)
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│
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Body up (3,) ──► PoseMLP (3→32→64, 64-d) ────────────────────────┤
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│
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concat (320-d) ← per-frame
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│
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GRU (hidden=128)
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│
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Head MLP (128→64→2)
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│
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[v_right, v_forward]
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```
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**注意**：当前 CNN 编码器被禁用（输出全零），模型仅依赖 `PoseMLP + GRU + Head`。
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### 输入
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- `events`: `(B, S, 1, H, W)` — 模拟事件帧，值域 `{-1, 0, +1}`
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- `tilt`: `(B, S, 3)` — body up 向量（世界 up 旋转到机体坐标系），仅含 pitch/roll，不含 yaw，单位向量
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### 输出
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- `v_body`: `(B, 2)` — 机体坐标系 `[v_right, v_forward]` 速度 (m/s)
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### 数据预处理管线
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```
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shard_*.tar → DecodeSample → SimulateEvents → ComputeTilt → ComputeBodyVelocity → NormalizeVelocity
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```
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1. **DecodeSample**: JPEG → 灰度图 uint8 (H,W)；bytes → float32 数组
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2. **SimulateEvents**: 帧间亮度变化 → 二值事件帧 `{-1, 0, +1}`
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3. **ComputeTilt**: 四元数 (world→odom) → 应用 R_odom_to_body → 旋转 world-up [0,0,1] → body up 向量 (3,)
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4. **ComputeBodyVelocity**: 世界速度 → 应用 R_odom_to_body → yaw 补偿（仅去除偏航，保留 tilt）→ 水平面 `[v_right, v_forward]`
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5. **NormalizeVelocity**: 归一化
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### 训练配置
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- seq_len=8, batch_size=32, epochs=100
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- lr=1e-3, AdamW, StepLR (step=30, gamma=0.5)
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- Loss: MSELoss
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- 训练/验证/测试场景见 `config.py`
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## 关键命令
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```bash
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# 训练
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uv run python -m src.velocity_prediction.train --device cuda:0
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# 评估
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uv run python -m src.velocity_prediction.evaluate --checkpoint checkpoints/best.pt
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# 数据集可视化（单场景）
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uv run python -m visualize.visualize_dataset --scene indoor_forward_3 --output videos/scene.mp4
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# 数据集可视化（全部场景）
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uv run python -m visualize.visualize_dataset --all --output videos/
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# 数据集可视化（实时显示）
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uv run python -m visualize.visualize_dataset --scene indoor_forward_3 --show
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# Benchmark 评估
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uv run python -m benchmark.benchmark --checkpoint checkpoints/best.pt
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```
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## 可视化说明
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`visualize/visualize_dataset.py` 在每帧图像上叠加：
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- 帧号、时间戳、世界坐标位置
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- 欧拉角 `[roll, pitch, yaw]`（从 body 四元数计算）
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- Body up 向量 `[x, y, z]`
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- 机体速度 `v_body [forward, lateral]`
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- 世界速度 `v_world [vx, vy, vz]`
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- 机体坐标系三轴箭头（左下角）
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- 机体速度方向箭头（图像中心）
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## 关键约定
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- 四元数格式：`[x, y, z, w]`（不是 `[w, x, y, z]`）
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- GT 四元数表示 **world→odom**（不是 world→body），通过静态 R_odom_to_body 校正
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- Body 坐标系（ROS 右手系）：`body_x=右, body_y=前, body_z=上`
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- R_odom_to_body = R_y(45°) @ R_x(90°)：先绕 odom_x 转 +90°，再绕 odom_y 转 +45°
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- 速度归一化统计量：待重新计算
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- 模型预测 `[v_right, v_forward]`（右向和前向速度）
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- 所有代码在项目根目录下以 `uv run python -m <module>` 运行
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- GPU 优先使用 `cuda:7`，训练时添加 `--device cuda:7`
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## 已知问题
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### 1. 滑窗跨 shard 边界
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`dataset.py` 中滑窗实现基于 WebDataset 串联后的连续流，不感知 shard 边界。当样本恰好处于 shard 末尾时，序列会跨越到下一个 shard 的起始帧。
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- 影响：每个 shard 边界处约有 `seq_len` 个序列包含跨 shard 样本（占总数 <1%）
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- 修复思路：在 `_sliding_window_fn` 中注入 shard 边界标记，遇到边界时清空缓冲区
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- 严重程度：低。若 shard 内帧数远大于 seq_len，可忽略
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### 2. `SimulateEvents` 跨 shard 状态残留
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`EventProcessor` 内部维护 `_prev_frame` 用于帧差计算。跨 shard 时，新 shard 的第一帧会与上一个 shard 最后一帧计算差，产生错误的事件帧。
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- 影响：每个 shard 的第 1 帧事件帧错误，涉及该帧的所有滑窗序列均受影响
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- 每 shard 错误帧数：1 帧（加上滑窗放大，约 `seq_len` 个序列各包含此帧）
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- 修复：在 shard 边界处调用 `EventProcessor.reset()`。需在 `_build_pipeline` 中插入边界信号或改用按 shard 独立处理的方案
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- 严重程度：低。每 shard 仅 1 帧，训练数据量大时可忽略
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