去年年底我拿到了一条新赛道的信息是本地主办方组织的 AWS DeepRacer 联赛规则和 re:Invent 2018 那场经典比赛一脉相承用强化学习训练一辆 1/18 比例的自动驾驶小车在模拟器里跑圈按最快单圈成绩排名。报名之后我做的第一件事不是急着注册环境而是花了一整个晚上把当年 re:Invent 2018 冠军团队公开的分享翻出来重新看了一遍。那会儿几乎所有参赛者都在做同一件事调奖励函数、跑训练、下载日志、分析日志、再调奖励函数。这条循环被验证了无数次真正拉开差距的不是谁调参调得快而是谁看日志看得细。这篇文章写的就是我从第一版奖励函数一路迭代到最快 7.6 秒/圈的全过程包括每一轮日志暴露出的问题、我为什么做那些改动、以及最后阶段如何把成绩从 9 秒稳定推进到 7.6 秒。如果你正准备第一次参加 DeepRacer或者已经跑过几轮但成绩卡在 9 秒上不去这篇复盘应该能帮你省下很多盲目试错的时间。1. 拿到赛道图后先搞清楚 7.6 秒到底意味着什么我见过太多参赛者一上来就埋头改奖励函数连赛道长什么样都不知道。DeepRacer 的模拟器赛道和真实物理一样直道、弯道、路面宽度、路点分布全都影响最终成绩。我这次拿到的赛道是一条折返型赛道中间有连续 S 弯外加两个接近 180 度的发卡弯单圈大概 56 米。这个信息很关键因为它直接决定了 7.6 秒这个数字的含金量。1.1 DeepRacer 的“硬件”和“软件”分别解决什么问题DeepRacer 这套东西本质上是一个端到端的强化学习系统。小车靠摄像头采集前方画面输入给一个卷积神经网络网络输出方向盘角度和速度指令。你不需要像传统自动驾驶那样单独写感知、规划、控制的代码这些全被“奖励函数 训练算法”替代了。硬件层面车本体是 1/18 比例的遥控车底盘上面装了树莓派和摄像头。但绝大多数重活都在云端模拟器里完成。模拟器负责渲染赛道画面、模拟车辆动力学、给强化学习算法提供环境交互。训练时车在模拟器里一遍遍地跑每跑一个 step模拟器都会把当前状态发给你的奖励函数算出一个数值作为奖励然后用来更新策略网络。这个循环跑上几千次小车就能慢慢学会“怎么走收益最高”。奖励函数是这套系统里唯一能直接表达“你希望小车怎么开车”的地方。同一个状态你给它 0.1 还是 1.0 的奖励经过几百轮训练之后车辆的驾驶风格会有肉眼可见的差别。所以比赛圈子里流传着一句话DeepRacer 的比赛本质上是奖励函数设计的比赛。1.2 最快圈速的参考锚点7.6 秒是什么水平放在这条 56 米的赛道上7.6 秒意味着平均速度大概 7.4 km/h。你可能觉得这个数字不高但请注意这是 1/18 小车的尺寸换算成真实汽车尺寸相当于 133 km/h 的平均车速。再加上赛道里有连续弯道和发卡弯能稳定跑出 7.6 秒说明策略已经很逼近这条赛道的走线极限了。我当时给自己定的目标是先跑进 10 秒因为从零开始的第一版模型能稳定完成一圈就不错了。跑进 10 秒意味着路线选择大致合理跑进 8 秒意味着速度分配基本正确7.6 秒是我在赛前依据赛道几何和模拟器物理特性估算的一个“接近优秀”的成绩。后来实际迭代下来这个猜想基本靠谱。如果你现在刚起步不用一上来就盯着秒数先建立一个“完成率”指标再看“平均速度”最后才看“最快单圈”。2. 第一版奖励函数我以为“靠中心线走”就够了日志狠狠打了脸设置好训练环境和基础超参数之后我写了第一版奖励函数。这一版参考的是 AWS 官方示例里最常见的中心线方案车距离赛道中心越近奖励越高如果冲出赛道奖励直接降到极低。逻辑很简单没有任何花哨的地方。训练了大约 30 轮每轮 1000 步左右我把模型放到评估赛道上一测结果让我有点懵完成率只有 30% 左右偶尔能跑完一整圈但速度慢得离谱平均圈速 13.5 秒。更搞笑的是小车在直道上也会左右扭动看起来像喝醉了。这时候我才意识到光靠“靠近中心线”这个信号完全不足以教会一辆车该怎么开得快。2.1 最初版本中心线距离的简单分段第一版代码长这样def reward_function(params): distance_from_center params[distance_from_center] track_width params[track_width] marker_1 0.1 * track_width marker_2 0.25 * track_width marker_3 0.5 * track_width if distance_from_center marker_1: reward 1.0 elif distance_from_center marker_2: reward 0.5 elif distance_from_center marker_3: reward 0.1 else: reward 1e-3 return float(reward)思路是让车尽量保持在赛道中央左右 10% 的范围内越靠边奖励越低。这个方案在官方的初学者教程里很常见确实能让小车学会基本不冲出去。问题是它完全没有考虑速度和转向。车就算开得再慢只要时刻贴着中心线每一帧拿到的奖励都不会低。于是强化学习算法很快就学会了“最优策略就是慢慢爬”因为这样可以稳定拿到每步的奖励总收益反而更高。这就是为什么评估时平均速度只有 1.8 km/h弯道里几乎停在原地。2.2 日志数据暴露出来的三个问题下载了训练日志后我用 Python 的 pandas 做了个简单的统计发现三个很明显的问题第一步数分布极其不均匀。正常绕完一圈大约需要 1400 步但日志里大量回合都在 1800 步以上说明模型经常在小范围里来回打转。第二车速离散程度非常低。把日志里每个 step 的 speed 字段拿出来看中位数是 0.6几乎贴在最低值上。模型发现都是“慢速走完有饭吃”所以根本不尝试加速。第三方向盘角度的变化频率异常高。直道阶段转向角在 -20 度到 20 度之间反复横跳这是因为中心线奖励是一个分段常数函数在分界点附近稍微抖动就能拿到同样的奖励算法自然会产生这种抖动策略来试探边界。这三条数据摆在面前我对“下一步怎么改”就有了非常明确的方向必须把速度写进奖励必须压制无效转向必须让车在直道和弯道之间做出差异化行为。3. 日志分析的方法不是看“跑没跑完”而是看每一步发生了什么很多新手训练完模型之后只会看两个数字最大速度和最快圈速。这当然没错但如果你只盯着这两个结果你根本不知道模型到底是在哪个弯道丢掉的时间、或者因为什么策略失误导致冲出去。我的习惯是每次训练完先把日志下载下来拆到 step 级别做一次“事故复盘”。这一步花的时间比改奖励函数本身还多但回报也最明显。3.1 日志里到底有哪些字段我实际怎么提取关键信息DeepRacer 训练时会在 S3 上存两类东西一类是 TensorBoard 指标包括每轮的总奖励、完成率、策略熵等另一类是模拟器运行时渲染出来的逐 step 日志保存为 CSV 格式。后者才是真正能定位问题的数据源。每个 step 大概包含这么几个字段time当前仿真时间x、y车辆坐标steering_angle方向盘角度正负代表左右speed当前车速distance_from_center离赛道中心线的距离progress完成整圈赛道的进度百分比episode当前属于第几个训练回合我通常用 pandas 直接读进内存然后做三件事画出车辆的轨迹图、统计每个弯道附近的平均车速、把“冲出赛道”前的最后 20 步单独拉出来看。轨迹图用来确认走线是否合理弯道车速用来判断是否在该减速的地方减速出赛道前的最后几步则能告诉我车辆失控前发生了什么。3.2 从“结论证据”到“原因定位”一段排查链路的完整演示举一个实际例子。第二轮迭代后完成率从 30% 提升到了 65%但还是经常在同一个地方冲出赛道。我画出轨迹图发现车辆在赛道中段的 S 弯里每次都会在内侧切得太狠导致后轮压到路肩然后车速稍微快一点就直接滑出去。光看轨迹还不够我又把冲出赛道前的 20 步导出来看。结果发现车辆进入 S 弯第一个左弯时方向盘角度已经达到 -30 度但车速仍有 4.8 km/h。按理说这么大角度的转向应该在入弯前就把速度降到 3.0 以下。模型显然没有掌握“入弯前减速”这个规则。为了更精确地定位我用日志里每个 step 的坐标和赛道路点做个匹配计算车辆在每个路点区间的平均通过速度。一算发现在这个 S 弯的入弯点80% 的回合平均速度都在 4.5 以上远高于其它弯道的 2.8 左右。这就是“证据链”完整了问题不是出在模型随机性而是我的奖励函数没有给出任何“在这个弯道需要低速通过”的梯度信号。根据这个分析我在下一版奖励函数里加入了一个基于路点曲率的建议速度项当车辆靠近某个弯道路点且当前速度明显高于建议速度时奖励会打折扣。这一处改动让完成率从 65% 直接跳到 82%最快单圈也第一次突破了 9 秒大关。所以你看日志分析的价值从来不是“看数据”而是把数据变成下一轮改动的依据。4. 两次关键迭代把“走线”和“速度选择”分开调第一轮中心线方案失败后我总结出一个经验奖励函数里的每一项最好只负责一件事。如果你把“走线”和“速度”和“方向稳定性”全部揉在一个表达式里训练算法很难分清哪个行为对应哪个奖励来源最后学出来往往是一个各种需求互相妥协的四不像。我后来采用的策略是分两步第一次迭代先把方向盘逻辑做好让车走得顺第二次迭代再调整速度让车跑得快。从最终效果看这样分步调试的效率远高于同时改所有参数。4.1 迭代一方向角惩罚让车辆走线顺了但速度掉得离谱第二版奖励函数我加了两个变量方向盘绝对角度和速度奖励。def reward_function(params): distance_from_center params[distance_from_center] track_width params[track_width] steering abs(params[steering_angle]) speed params[speed] lateral distance_from_center / (track_width / 2.0) if lateral 0.2: reward 1.0 elif lateral 0.5: reward 0.6 else: reward 0.2 if steering 15: reward * 0.7 elif steering 8: reward * 0.9 if speed 2.5: reward 0.4 elif speed 1.5: reward 0.2 if not params[all_wheels_on_track]: return 1e-3 return float(max(reward, 1e-3))训练完成后轨迹图明显顺眼了很多直道抖动基本消失弯道里方向盘角度也变得平滑。但代价是车速全面变慢最快单圈只有 11.8 秒。原因也不难理解算法为了避开“大转向折扣”会在进入任何弯道之前就提前减速甚至有些半径并不小的弯它也用极低速度去过。日志显示所有弯道的平均速度都被压到了 2.0 以下直道加速也因为担心下一个转向惩罚而变得非常保守。这次迭代给我的启发是方向角惩罚的力度不能是线性的否则高速直线行驶时方向盘略微偏移也会吃到折扣。正确的做法应该是允许车辆在高速状态下有小幅转向只有在大角度转向且车速很高时才施加强惩罚。简而言之问题不是方向角惩罚本身而是惩罚没有结合“速度场景”。4.2 迭代二差异化速度奖励终于把圈速拉进 8 秒第三版奖励函数不再把速度奖励设置成全局统一的“越高越好”而是把赛道分成高速段和低速段直道鼓励尽快加速弯道则奖励“以合理的速度入弯和出弯”。具体做法是读取当前坐标附近的 waypoint通过前后路点的连线方向变化量估算曲率。如果曲率很小基本是直道那么速度越高奖励越大如果曲率很大急弯那么速度落在 1.5 到 3.0 之间给最高奖励高于 4.0 反而扣分。同时保留方向角惩罚但把触发阈值提高到 20 度以上。def reward_function(params): waypoints params[waypoints] closest_waypoints params[closest_waypoints] heading params[heading] speed params[speed] next_point waypoints[closest_waypoints[1]] prev_point waypoints[closest_waypoints[0]] track_direction math.atan2(next_point[1] - prev_point[1], next_point[0] - prev_point[0]) direction_diff abs(track_direction - math.radians(heading)) direction_diff min(direction_diff, 2 * math.pi - direction_diff) # 曲率估算 next2_point waypoints[(closest_waypoints[1] 1) % len(waypoints)] angle abs(math.atan2(next2_point[1] - next_point[1], next2_point[0] - next_point[0]) - math.atan2(next_point[1] - prev_point[1], next_point[0] - prev_point[0])) angle min(angle, 2 * math.pi - angle) if angle 0.2: speed_reward speed / 4.0 else: if speed 4.0: speed_reward 0.2 elif speed 2.5: speed_reward 0.8 else: speed_reward 0.5 if direction_diff math.radians(20): direction_reward 0.5 else: direction_reward 1.0 reward speed_reward * direction_reward if not params[all_wheels_on_track]: return 1e-3 return float(max(reward, 1e-3))这一版的效果立竿见影。完成率提升到 88%平均车速从 2.4 提升到 3.6最快单圈直接跑出 8.3 秒。日志显示直道段平均速度能上到 5.8发卡弯入弯前速度能主动降到 2.0 左右走线虽然不算绝对激进但稳定性已经足以支撑更快圈速。到了这一步我才敢说奖励函数的骨架算是搭对了。5. 冲刺 7.6 秒训练超参数、评估圈和“一锤定音”的验证过了 8.3 秒这个坎之后单纯改奖励函数带来的收益开始变得很小。训练日志显示完成率和平均速度都趋于稳定最快单圈也在一段时间内徘徊在 8.0 到 8.2 之间。这时候我意识到瓶颈已经不是奖励函数的设计逻辑而是训练过程的细节。5.1 训练配置学习率、熵、批次和迭代次数的实测感受DeepRacer 默认的强化学习算法是 PPO。它有几个超参数对最终策略影响非常明显学习率learning rate我试过 0.0003 到 0.001。学习率越高策略更新越快但后期容易在最优策略附近震荡导致最快单圈不稳定。最终我锁定在 0.0003收益稳定。熵系数entropy这个参数控制策略的随机性。熵太高车辆会一直试探速度波动大熵太低模型容易过早收敛到一个次优策略。我最终设置的熵区间是 0.01 到 0.05。批次大小batch size影响每次更新的样本数量。batch size 太小策略更新的方差大训练曲线看起来就是一根上下乱跳的线。我最后用的是 512。迭代次数不要盲目追求多。训练到中后期策略熵会明显下降如果继续训练模型会逐步收敛到那个“熟练但不够极限”的策略上。我的经验是在完成率达到 90% 左右、最快单圈连续三轮没有明显提升时就该停止训练。这些参数没有绝对的最优值必须结合你的奖励函数设计和赛道特点来试。每次只改一个参数记录训练曲线和评估成绩才能找到合适的组合。5.2 为什么最终成绩不是“改完代码立刻出现”而是要靠多次评估DeepRacer 训练出的模型带一定随机性即使同一份训练结果放到评估环境里跑也会因为起点位置不同而出现几秒钟的差异。有一次我把模型放到评估赛道上连跑 6 圈最快 7.9 秒最慢 9.4 秒差距非常大。这就提醒我最终比赛看的是最快单圈但真正决定名次的是“你有多少概率跑出最快单圈”。我后来用的评估策略是每个候选模型在评估赛道连续跑 8 圈记录每圈的完成情况和单圈时间。如果最快单圈足够快但只有 50% 的圈能正常完成那这个模型在比赛压力下很可能翻车。宁可选择最快单圈稍慢 0.3 秒、但完成率 100% 的模型。冲刺 7.6 秒的过程就是在这种评估标准下逐步逼近的。有一版改动让最快单圈到了 7.7 秒但完成率只有 62%回退一个版本把速度奖励的曲线调缓一点完成率回到 90%最快单圈却变成 8.0 秒。在这种反复拉锯中我发现可以通过调节“速度奖励的斜率”来平衡激进程度。最终我把高速段 speed_reward 从原来的speed / 4.0改成speed / 3.8同时把弯道的低速最低奖励从 0.5 稍微降到 0.45让小车在弯道里稍微吃一点惩罚换取直道更高的收益。就是这么微小的变化让最快单圈从 8.0 压到 7.6。5.3 7.6 秒那一圈的记录细节跑出 7.6 秒的那次评估我专门把那一圈的日志单独提出来看了一眼。入第一段直道前车辆速度从 2.0 一路拉到 6.3第一个 S 弯入弯前降到 3.1在弯中保持 2.6第二个发卡弯入弯前降到 1.8出弯后迅速加速到 5.5最后一段直道冲刺到 6.0。这个速度曲线基本就是我预想中的“理想圈”的样子慢进快出、直道敢给油、弯道不犹豫。更让我安心的是这一圈的方向盘角度全程没有超过 35 度说明车辆没有用大幅甩尾的方式硬过弯策略具备一定鲁棒性。最终提交的模型训练了大约 220 轮评估 8 圈全部完成最快 7.62 秒平均 8.05 秒。对照赛前目标这个成绩符合预期。6. 复盘日志不会直接告诉你的几条规则比赛结束后我又把整个过程里的日志和改动记录翻了一遍整理出几条对我来说特别重要的经验应该能帮后来者少走弯路。6.1 每次只改一个变量这个原则说来容易执行起来很容易破防。有一轮我同时改了速度奖励和方向惩罚结果成绩大幅提升但我根本说不清楚是哪个改动起了作用。下一轮赛道稍微变了成绩立刻掉回去我却不知道应该回调哪个参数。正确的做法是每次迭代只改奖励函数里的一个项或者只改一个训练超参数然后通过日志对比前后差异。慢一点但每一步都在积累可复用的判断力。6.2 稳定比绝对速度更重要很多人一味追求最快单圈结果训练的模型极度激进十个回合有五个冲出赛道。比赛时如果官方只取最快成绩激进模型确实有机会但大多数比赛还会参考完成率、完赛圈数甚至某轮重赛会直接取消资格。我在调参阶段的体会是先把完成率做到 90% 以上再在这个基础上一点点压圈速。每次压完速度奖励立刻回去看完成率如果掉得太多就说明这次改动已经踩过激进边界了。6.3 日志分析的工具与习惯最后说说工具链。我平时看日志用的就是 pandas matplotlib偶尔加一段轨迹重绘代码把二维坐标按时间顺序画成散点图。这个组合足够处理 DeepRacer 的日志规模。习惯上我每次训练完会固定导出三样东西TensorBoard 里的完成率曲线、逐 step 的 CSV、以及评估圈的统计表格。把它们放在同一个文件夹里文件名带上训练时间和奖励函数版本号。这样每次回溯都能清楚知道某个成绩对应的是哪一版代码。还有一个很多人忽视的小技巧奖励函数的输出范围不要跨度太大。如果大多数情况下奖励都集中在 0.01 附近偶尔冒出一个 1.0强化学习算法很难从这种稀疏信号里学到有效行为。尽量让正常行驶的奖励落在 0.3 到 1.0 之间异常情况给 1e-3这样梯度信息会更平滑训练曲线也更好看。DeepRacer 的坑还有很多比如 action space 的离散化粒度、模拟器版本对赛道物理的影响、不同起始位置对策略鲁棒性的考验……但核心的方法论其实永远是那一条让奖励函数表达清晰的行为期望然后用日志验证每一条期望是否真的被模型学到了。把这条循环跑顺7.6 秒只是时间问题。
