jinv2/gpt2-lora-trajectory-prediction

好的，这是基于我们之前的讨论，并且假设你已经将Mermaid图成功转换为名为 conceptual_knowledge_graph.png 的图片，并打算将其上传到你的Hugging Face仓库根目录的 README.md 完整内容。

请注意： 你需要将 [你的训练样本数]、[你的训练epoch数]、[你的测试样本数] 这些占位符替换为你的实际数值。

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license: apache-2.0
language:
- zh
- en
tags:
- trajectory-prediction
- llm
- lora
- gpt2
- physics-informed
- autonomous-driving
- motion-forecasting
pipeline_tag: text-generation
base_model: gpt2
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# GPT-2 LoRA for Physics-Informed Trajectory Prediction

This repository contains a LoRA (Low-Rank Adaptation) adapter fine-tuned on the `gpt2` base model. The goal is to predict physically plausible future trajectories for autonomous driving scenarios, implicitly incorporating simple physical laws through data and training.

**开发团队/作者:** 天算AI科技研发实验室 (Natural Algorithm AI R&D Lab)
**项目/研究主页 (可选):** [如果适用，请在此处添加链接]

## 模型描述

该模型是一个经过微调的 `gpt2` 版本，通过LoRA技术高效地学习从历史轨迹数据预测未来轨迹。微调的核心思想是让语言模型不仅学习序列模式，还能在一定程度上遵循基本的物理运动规律，如匀速和匀加速运动。

## 微调过程简述

1.  **基础模型：** `gpt2` (来自Hugging Face Transformers)。
2.  **数据集：**
    *   **类型：** 综合生成的文本格式轨迹数据。
    *   **格式：** 每个样本包含一段历史轨迹和对应的未来真实轨迹，表示为 `历史: x1,y1,vx1,vy1; ... 预测: xN,yN,vxN,vyN; ...`。
    *   **物理规律：** 数据生成脚本中包含了匀速直线运动和匀加速直线运动模型，确保训练数据在理想情况下符合基础物理。时间步长 `dt` 设置为 0.1秒。
    *   **规模：** 使用了约 [你的训练样本数，例如 300] 条样本进行微调演示。
3.  **微调技术：**
    *   **LoRA (Low-Rank Adaptation)：** 主要对`gpt2`模型中的注意力权重 (`c_attn`) 应用LoRA层。
    *   **LoRA参数：**秩 (r) = 8, alpha = 16, dropout = 0.05。
    *   **训练设置：** 在Google Colab T4 GPU上进行了 [你的训练epoch数，例如 5] 个epoch的训练，批次大小为4，学习率为3e-4。
4.  **目标：** 模型学习根据给定的历史轨迹（包括位置x, y和速度vx, vy）续写生成未来若干时间步的轨迹。

## 如何使用

下面的代码片段展示了如何加载基础 `gpt2` 模型并应用此LoRA适配器进行推理：

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import PeftModel
import torch

# 你的模型在Hugging Face Hub上的ID
adapter_repo_id = "jinv2/gpt2-lora-trajectory-prediction"
base_model_name = "gpt2"

# 1. 加载基础模型
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_model_name)

# 2. 加载分词器 (通常与适配器一起保存，或者与基础模型一致)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(adapter_repo_id)
if tokenizer.pad_token is None:
    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

# 3. 加载LoRA适配器
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, adapter_repo_id)

model.eval() # 设置为评估模式
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 4. 准备输入并进行预测
# 假设历史轨迹有2个点，预测未来2个点
# dt = 0.1 (与训练时一致)
history_points_str = "1.00,1.00,0.50,0.00; 1.05,1.00,0.50,0.00" # 示例历史
prompt = f"历史: {history_points_str}; 预测:"

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to(device)

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=50, # 足够生成 NUM_FUTURE_POINTS 个点
        num_return_sequences=1,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, # 确保模型知道何时停止
        do_sample=False # 使用贪婪解码进行确定性输出
    )

generated_text_full = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
predicted_part = ""
if "预测:" in generated_text_full:
    predicted_part = generated_text_full.split("预测:")[1].strip()
    # 清理可能的末尾分号或eos token的文本残留
    if predicted_part.endswith(tokenizer.eos_token):
        predicted_part = predicted_part[:-len(tokenizer.eos_token)].strip()
    if predicted_part.endswith(';'):
        predicted_part = predicted_part[:-1].strip()
else: 
    if prompt in generated_text_full:
         predicted_part = generated_text_full[len(prompt):].strip()
    else: 
         predicted_part = generated_text_full.strip()

    if predicted_part.endswith(tokenizer.eos_token):
        predicted_part = predicted_part[:-len(tokenizer.eos_token)].strip()
    if predicted_part.endswith(';'):
        predicted_part = predicted_part[:-1].strip()


print(f"提示: {prompt}")
print(f"模型预测的未来轨迹点 (文本): {predicted_part}")

# 示例：解析预测文本的函数
def parse_trajectory_string(traj_str):
    points = []
    if not traj_str or not traj_str.strip(): return points
    point_strs = traj_str.strip().split(';')
    for p_str in point_strs:
        if p_str.strip():
            try:
                coords = [float(c.strip()) for c in p_str.split(',')]
                if len(coords) == 4: points.append({'x': coords[0], 'y': coords[1], 'vx': coords[2], 'vy': coords[3]})
            except ValueError: print(f"Warning: Could not parse point string: '{p_str}'")
    return points

predicted_points = parse_trajectory_string(predicted_part)
print(f"解析后的预测点: {predicted_points}")

评估结果

在包含 [你的测试样本数，例如 50] 条样本的独立测试集上进行了评估。评估指标主要关注预测轨迹的准确性和物理一致性。

• 平均位移误差 (Average Displacement Error, ADE): 0.2684 米 (平均每个预测时间步与真值的欧氏距离)

• 最终位移误差 (Final Displacement Error, FDE): 0.2810 米 (预测轨迹最后一个点与真值的欧氏距离)

• 运动学一致性 (平均绝对误差):

  • Vx (X轴速度) 误差: 0.2844 m/s (模型预测的Vx与根据位移变化推断的Vx之间的差异)
  • Vy (Y轴速度) 误差: 0.1708 m/s (模型预测的Vy与根据位移变化推断的Vy之间的差异)
  • 解读：这些值越小，表明模型在预测速度和预测位置之间的一致性越好。当前的误差值表明还有提升空间，特别是在某些样本中，预测速度与实际位移变化不太吻合。

• 动力学约束 (速度限制):

  • 速度限制违反率 (V_max = 2.5 m/s): 0.00%
  • 解读：模型生成的轨迹点速度值均未超过设定的2.5 m/s的上限，这表明模型学习到了训练数据中的速度范围。

• 模型输出观察点：

  • 模型通常能按要求数量生成预测点，但有时会生成略多于请求数量的点，此时需要截取。
  • 在少数情况下，模型输出末尾可能包含非标准格式的文本片段，导致解析警告。这可能与 max_new_tokens 设置或序列结束标记的学习有关。
  • 部分样本的ADE/FDE或运动学误差显著高于平均水平，表明模型在特定场景或运动模式下的预测能力有待加强。

总体而言，对于一个基于小型基础模型 (gpt2) 并经过短时间、小数据量LoRA微调的实验性模型，其展现了学习轨迹模式和部分物理规律的潜力。

可视化知识图谱 (概念性)

为了更好地理解LLM与物理常识模块在无人驾驶轨迹预测中的结合，我们可以构想一个概念性的知识图谱。

(上图展示了系统的主要组件和数据流。请确保名为 conceptual_knowledge_graph.png 的图片已上传到本仓库的根目录。)

局限性与未来工作

• 当前模型基于简化的2D物理场景，未考虑复杂的车辆动力学、与环境的交互（如避障）。
• 物理规律的遵循主要依赖于训练数据的质量和覆盖度。
• 模型输出的稳定性和对特定场景的泛化能力有待提升。
• 未来工作：
  • 引入更复杂的、可微的物理模块直接集成到模型或损失函数中。
  • 使用更丰富的真实世界数据集进行训练。
  • 探索多模态输入（如图像、LiDAR）与轨迹预测的结合。
  • 对模型的可解释性进行研究。

版权与许可

© 2024 天算AI科技研发实验室 (Natural Algorithm AI R&D Lab).

本项目根据 Apache License 2.0 许可证授权。详情请参阅仓库中的 LICENSE 文件。 (请确保在仓库根目录添加一个名为 LICENSE 的文件，其中包含 Apache 2.0 许可证的完整文本。)

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