根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路

ywfwyht2025-02-18 20:33

以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集（如驾驶指令、传感器数据等），并基于PyTorch框架实现。

Step 1: 环境准备

bash 复制代码 
# 安装依赖库
pip install torch transformers datasets numpy pandas

Step 2: 数据准备

假设数据集格式为JSON，包含输入文本（传感器/场景描述）和输出控制指令：

json 复制代码 
// data/train.json
[
  {
    "input": "前方10米有行人，当前车速30km/h，车道居中",
    "output": "减速至20km/h，保持车道"
  },
  // 更多样本...
]

构建数据集加载器：

python 复制代码 
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer

# 加载数据集
dataset = load_dataset('json', data_files={'train': 'data/train.json', 'val': 'data/val.json'})

# 初始化分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-base-1.3B")
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token  # 设置填充token

# 数据预处理函数
def preprocess_function(examples):
    inputs = [f"自动驾驶指令生成: {text}" for text in examples["input"]]
    model_inputs = tokenizer(
        inputs,
        max_length=512,
        truncation=True,
        padding="max_length"
    )
    
    # 处理标签
    labels = tokenizer(
        examples["output"],
        max_length=128,
        truncation=True,
        padding="max_length"
    )
    model_inputs["labels"] = labels["input_ids"]
    return model_inputs

# 应用预处理
tokenized_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True)

Step 3: 模型加载与适配

python 复制代码 
from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer

# 加载预训练模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-base-1.3B")

# 修改模型头部（适配自动驾驶任务）
if model.config.vocab_size != len(tokenizer):
    model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))

Step 4: 训练配置

python 复制代码 
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./autopilot_model",
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=4,
    per_device_eval_batch_size=4,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
    logging_steps=50,
    fp16=True,  # 启用混合精度训练
    save_strategy="epoch",
    report_to="tensorboard"
)

# 初始化Trainer
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_dataset["train"],
    eval_dataset=tokenized_dataset["val"],
    tokenizer=tokenizer,
)

Step 5: 模型微调

python 复制代码 
# 开始训练
trainer.train()

# 保存最终模型
model.save_pretrained("./autopilot_final")
tokenizer.save_pretrained("./autopilot_final")

Step 6: 推理测试

python 复制代码 
from transformers import pipeline

# 创建推理管道
autopilot_pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model="./autopilot_final",
    tokenizer=tokenizer,
    device=0 if torch.cuda.is_available() else -1
)

# 测试样例
input_text = "自动驾驶指令生成: 前方100米红灯，当前车速50km/h"
generated = autopilot_pipe(
    input_text,
    max_length=128,
    temperature=0.7,
    num_return_sequences=1
)
print(generated[0]['generated_text'])
# 输出示例: "减速至停车线前，等待绿灯"

Step 7: 部署优化（可选）

  1. 模型量化：
python 复制代码 
from transformers import BitsAndBytesConfig
quant_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16
)
quant_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./autopilot_final", quantization_config=quant_config)
  1. ONNX导出：
python 复制代码 
from transformers.convert_graph_to_onnx import convert
convert(framework="pt", model="./autopilot_final", output="autopilot.onnx", opset=12)

关键优化技巧

  1. 数据增强：

    • 添加噪声：模拟传感器误差
    • 场景扩展：生成雨天/雾天等特殊场景描述
    python 复制代码 
    def add_noise(text, noise_level=0.1):
    words = text.split()
    # 随机替换部分词汇
    return " ".join([w if random.random() > noise_level else "[UNK]" for w in words])

  2. 多模态融合（如结合视觉特征）：

python 复制代码 
# 示例：融合图像特征
vision_encoder = AutoModel.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")
image_features = vision_encoder(images).last_hidden_state.mean(dim=1)

# 将视觉特征注入语言模型
combined_features = torch.cat([text_embeddings, image_features.unsqueeze(1)], dim=1)

安全关键设计

  1. 冗余校验模块：
python 复制代码 
def safety_check(predicted_command):
    # 实现速度限制、碰撞检测等安全逻辑
    if "急加速" in predicted_command and current_speed > 60:
        return "建议维持当前车速"
    return predicted_command
  1. 实时性监控：
python 复制代码 
import time
start_time = time.time()
generated = autopilot_pipe(...)
if (time.time() - start_time) > 0.1:  # 超过100ms触发警告
    print("WARNING: 推理延迟过高！")

效果评估指标

python 复制代码 
from rouge import Rouge
rouge = Rouge()

def evaluate(predictions, references):
    # ROUGE指标
    scores = rouge.get_scores(predictions, references, avg=True)
    
    # 自定义安全评分
    safety_score = sum([1 if "危险" not in p else 0 for p in predictions])/len(predictions)
    
    return {
        "rouge": scores,
        "safety": safety_score
    }

通过以上流程，你可以基于DeepSeek模型构建一个针对自动驾驶场景的指令生成系统。实际应用中需注意：

  1. 数据质量：确保训练数据覆盖各类道路场景
  2. 实时性测试：在目标硬件上验证推理速度
  3. 安全机制：必须加入多层冗余安全检查
  4. 持续学习：定期用新数据更新模型

建议在实际部署前进行严格仿真测试，可使用CARLA等自动驾驶仿真平台验证模型行为。

以下是一个自动生成自动驾驶训练数据集的Python方案，包含多种典型驾驶场景的模拟数据生成逻辑。该数据集将包含文本指令、传感器数据（模拟）和对应的控制指令。

python 复制代码 
import json
import random
from faker import Faker
import numpy as np
from tqdm import tqdm

fake = Faker('zh_CN')

def generate_scenario(scene_type):
    """生成基础场景描述"""
    base_scene = {
        "weather": random.choice(["晴天", "小雨", "雾天", "夜间"]),
        "road_type": random.choice(["城市道路", "高速公路", "乡村道路", "隧道"]),
        "speed": random.randint(20, 120)
    }
    
    # 根据不同场景类型添加特定要素
    if scene_type == "normal":
        return {
            **base_scene,
            "event": "保持车道行驶",
            "obstacles": []
        }
    elif scene_type == "obstacle":
        return {
            **base_scene,
            "event": random.choice(["行人横穿", "车辆加塞", "动物闯入"]),
            "distance": random.randint(5, 100),
            "obstacle_speed": random.randint(0, 10) if base_scene["road_type"] != "高速公路" else 0
        }
    elif scene_type == "traffic_control":
        return {
            **base_scene,
            "event": random.choice(["红灯", "施工路段", "交警指挥"]),
            "distance": random.randint(10, 200)
        }
    elif scene_type == "emergency":
        return {
            **base_scene,
            "event": random.choice(["爆胎", "刹车失灵", "前方事故"]),
            "severity": random.choice(["轻度", "中度", "重度"])
        }

def generate_sensor_data(scenario):
    """生成模拟传感器数据"""
    sensor = {
        "camera": {
            "front": np.random.rand(256, 256, 3).tolist(),  # 模拟图像数据
            "left": np.random.rand(128, 128, 3).tolist(),
            "right": np.random.rand(128, 128, 3).tolist()
        },
        "lidar": {
            "points": np.random.randn(1000, 3).tolist()  # 1000个三维点云
        },
        "radar": {
            "frontal_objects": [
                {
                    "distance": random.uniform(5.0, 150.0),
                    "speed": random.uniform(-10.0, 30.0),
                    "angle": random.uniform(-30.0, 30.0)
                } for _ in range(random.randint(0, 3))
            ]
        }
    }
    
    # 根据场景调整传感器数据
    if scenario["event"] == "行人横穿":
        sensor["radar"]["frontal_objects"].append({
            "distance": scenario["distance"],
            "speed": 1.5,  # 行人步行速度
            "angle": random.uniform(-15, 15)
        })
    
    return sensor

def generate_control_command(scenario):
    """生成控制指令"""
    base_speed = scenario["speed"]
    
    cmd_template = {
        "normal": "保持当前车速{}km/h，车道居中",
        "obstacle": {
            "行人横穿": "减速至{}km/h，准备制动",
            "车辆加塞": "减速至{}km/h，保持安全距离",
            "动物闯入": "鸣笛警示，减速至{}km/h"
        },
        "traffic_control": {
            "红灯": "在距离{}米处开始减速，平稳停车",
            "施工路段": "减速至{}km/h，向右变道",
            "交警指挥": "按指挥手势行驶，保持车速{}km/h"
        },
        "emergency": {
            "爆胎": "紧握方向盘，缓踩刹车，车速降至{}km/h",
            "刹车失灵": "启用电子手刹，车速降至{}km/h",
            "前方事故": "紧急制动，车速降至{}km/h"
        }
    }
    
    if scenario["event"] == "保持车道行驶":
        return cmd_template["normal"].format(base_speed)
    
    for category in ["obstacle", "traffic_control", "emergency"]:
        if scenario["event"] in cmd_template[category]:
            target_speed = max(base_speed * 0.5, 20) if category == "emergency" else base_speed * 0.7
            return cmd_template[category][scenario["event"]].format(int(target_speed))
    
    return "维持当前操作"

def generate_dataset(num_samples=1000):
    """生成完整数据集"""
    dataset = []
    scene_types = ["normal", "obstacle", "traffic_control", "emergency"]
    
    for _ in tqdm(range(num_samples)):
        scene_type = random.choices(
            scene_types,
            weights=[0.4, 0.3, 0.2, 0.1],  # 场景类型分布
            k=1
        )[0]
        
        scenario = generate_scenario(scene_type)
        sensor_data = generate_sensor_data(scenario)
        command = generate_control_command(scenario)
        
        # 构建输入描述
        input_desc = (
            f"当前环境：{scenario['weather']}，{scenario['road_type']}，"
            f"车速{scenario['speed']}km/h。"
        )
        
        if "distance" in scenario:
            input_desc += f"检测到{scenario['distance']}米处{scenario['event']}"
        
        # 构建数据样本
        sample = {
            "input": input_desc,
            "output": command,
            "sensor_data": sensor_data,
            "metadata": {
                "scene_type": scene_type,
                "timestamp": fake.date_time_this_year().isoformat(),
                "location": fake.city() + "模拟道路"
            }
        }
        
        dataset.append(sample)
    
    return dataset

# 生成并保存数据集
if __name__ == "__main__":
    dataset = generate_dataset(num_samples=5000)
    
    # 分割训练验证集
    random.shuffle(dataset)
    split_idx = int(len(dataset)*0.9)
    
    with open("data/train.json", "w") as f:
        json.dump(dataset[:split_idx], f, ensure_ascii=False, indent=2)
    
    with open("data/val.json", "w") as f:
        json.dump(dataset[split_idx:], f, ensure_ascii=False, indent=2)

    print(f"数据集生成完成，共{len(dataset)}条样本（训练集：{split_idx}，验证集：{len(dataset)-split_idx}）")

数据集结构说明

  1. 输入描述示例：
json 复制代码 
{
  "input": "当前环境：小雨，城市道路，车速45km/h。检测到28米处行人横穿",
  "output": "减速至32km/h，准备制动",
  "sensor_data": {
    "camera": {...},
    "lidar": {...},
    "radar": {
      "frontal_objects": [
        {"distance": 28.3, "speed": 1.5, "angle": 3.2}
      ]
    }
  },
  "metadata": {
    "scene_type": "obstacle",
    "timestamp": "2024-03-15T14:32:15",
    "location": "上海模拟道路"
  }
}

  1. 场景覆盖范围：

    • 天气条件：4种
    • 道路类型：4种
    • 障碍物类型：3种
    • 交通管制：3种
    • 紧急情况：3种

  2. 传感器数据模拟：

    • 摄像头：模拟生成前视/左右摄像头图像（随机噪声）
    • 激光雷达：生成1000个三维点云
    • 毫米波雷达：生成前方物体距离/速度/角度

数据增强建议

  1. 真实传感器融合：
python 复制代码 
# 使用CARLA仿真平台获取真实传感器数据
from carla import World, Sensor

def capture_real_sensor_data():
    world = connect_to_carla()
    camera = CameraSensor(world)
    lidar = LidarSensor(world)
    return {
        "camera": camera.capture(),
        "lidar": lidar.get_point_cloud()
    }
  1. 物理引擎增强：
python 复制代码 
def add_physics_noise(data):
    # 为传感器数据添加物理合理的噪声
    noise_levels = {
        "radar_distance": 0.1,  # 10%距离噪声
        "camera_brightness": 0.05
    }
    
    if "radar" in data:
        for obj in data["radar"]["frontal_objects"]:
            obj["distance"] *= 1 + random.uniform(-noise_levels["radar_distance"], noise_levels["radar_distance"])
    
    if "camera" in data:
        for cam in data["camera"].values():
            cam = np.array(cam)
            cam += np.random.normal(0, noise_levels["camera_brightness"], cam.shape)
    
    return data
  1. 对抗样本生成：
python 复制代码 
def generate_adversarial_samples():
    # 生成极端情况样本
    return [
        {
            "input": "当前环境：暴雨，高速公路，车速120km/h。检测到5米处多车连环追尾",
            "output": "紧急制动！开启双闪！车速降至30km/h"
        },
        {
            "input": "传感器故障：摄像头失效，雷达信号丢失",
            "output": "启用冗余系统，维持最低安全车速40km/h"
        }
    ]

数据集验证

  1. 统计分析脚本：
python 复制代码 
from collections import Counter

def analyze_dataset(dataset):
    scene_types = [s["metadata"]["scene_type"] for s in dataset]
    print("场景类型分布:", Counter(scene_types))
    
    cmd_lengths = [len(s["output"]) for s in dataset]
    print(f"指令平均长度: {np.mean(cmd_lengths):.1f}字符")
    
    speed_changes = [int("减速" in s["output"]) for s in dataset]
    print(f"需要减速的场景占比: {np.mean(speed_changes)*100:.1f}%")

analyze_dataset(dataset)
  1. 可视化检查：
python 复制代码 
import matplotlib.pyplot as plt

def visualize_sample(sample):
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    
    # 显示模拟摄像头图像
    plt.subplot(1, 2, 1)
    plt.imshow(np.array(sample["sensor_data"]["camera"]["front"]))
    plt.title("前视摄像头模拟")
    
    # 显示雷达数据
    plt.subplot(1, 2, 2)
    distances = [obj["distance"] for obj in sample["sensor_data"]["radar"]["frontal_objects"]]
    angles = [obj["angle"] for obj in sample["sensor_data"]["radar"]["frontal_objects"]]
    plt.scatter(angles, distances)
    plt.title("雷达探测示意图")
    
    plt.suptitle(f"控制指令: {sample['output']}")
    plt.show()

visualize_sample(dataset[0])

该方案生成的合成数据集可用于：

  1. 自动驾驶决策模型的监督学习
  2. 强化学习的环境模拟
  3. 传感器融合算法的开发验证
  4. 异常情况处理能力的压力测试

实际应用时建议：

  1. 逐步替换合成数据为真实道路采集数据
  2. 添加车辆动力学参数（如转向角、加速度等）
  3. 结合高精度地图信息增强场景语义
  4. 增加驾驶员监控系统（DMS）的生理信号数据
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