exp(dagger-deploy): 轮次9新历史最佳——每步重规划+gain1.2:到达 26.6%、碰撞 0.8%、ratio 0.453、刹停 20.6、845ms(K=16 无益淘汰)

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2026-10-20 05:15:01 +08:00
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- **结论**:部署分布 DAgger 把刹停降 18–40%、时延降 ~31 ms,但到达率未突破 23% 平台(-0.7 pp),属边际权衡改善;历史最佳到达仍是 dag1+gain1.2(23.4%)。 - **结论**:部署分布 DAgger 把刹停降 18–40%、时延降 ~31 ms,但到达率未突破 23% 平台(-0.7 pp),属边际权衡改善;历史最佳到达仍是 dag1+gain1.2(23.4%)。
- **下一步**:试每步重规划(replan='empty',让反馈逐步生效)与安全层候选 K=16(减少全拒刹停)。 - **下一步**:试每步重规划(replan='empty',让反馈逐步生效)与安全层候选 K=16(减少全拒刹停)。
## 轮次 9:每步重规划 / K=16 安全候选(exp: `exp/dagger-deploy`,新历史最佳)
- **假设**:反馈混合是逐步修正的,每 3 步重规划会滞后;每步重规划(replan='empty')让反馈逐步生效。K=16 给安全层更多候选、减少全拒。
- **判据**:部署口径 reach > 23.4% 且碰撞 ≤1.6%、刹停/时延不恶化。
- **配方**:dag2 best;`replan='empty'`(每次 r=0 规划);`K=16`。n=128,safety=True。
- **对照**:轮次 8(dag2+gain1.2:22.7% / 1.6% / 0.491 / 25.9 / 922 ms)。
- **指标**:
| 配置 | 到达 | 碰撞 | ratio2s | 刹停/题 | 墙钟/题 |
|---|---|---|---|---|---|
| **gain1.2 + replan=empty** | **26.6%** | **0.8%** | **0.453** | **20.6** | **845 ms** |
| gain1.2 + K=16 | 21.1% | 1.6% | 0.451 | 19.4 | 1629 ms |
| gain1.0 + K=16 | 21.9% | 4.7% | 0.506 | 14.6 | 1588 ms |
- **结论**:**每步重规划全面改善**(到达 +3.9 pp、碰撞 1.6→0.8%、刹停 25.9→20.6、时延 922→845 ms),成为**新历史最佳**。K=16 无收益且时延翻倍(1629 ms),淘汰。
- **下一步**:每步重规划下重扫增益(0.8/1.0/1.5/2.0),找新最优。
## 轮次统计 ## 轮次统计
- 连续无实质进展轮数:0(轮次 5 出现实质进展:reach 0→20.3%)。 - 连续无实质进展轮数:0(轮次 5 出现实质进展:reach 0→20.3%)。