2026-06-15 / 百元机 / XZ2D

Android_3 A Pro VelocityLike 复测报告

本页分析 C:/Users/13999/Desktop/logs/android_3 下 24 个 CSV。统计时排除 timeSeconds=0 启动样本；同一组合多次运行时优先采用有效时长 ≥ 8 秒的最新 run。

CSV run24

采用 run22

干净对照组6

屏幕720x1600

结论

这一批比 android_2 干净得多：主要对照已经固定在百元机、XZ2D、720x1600，并且大部分关键组合速度倍率一致、时长超过 20 秒。
鱼饵 300：VelocityLike 相对 RVO2，FPS +3.1%、Sim ms -14.7%、重叠 +25.2%；相对旧 A Pro，FPS -0.3%、重叠 +7.1%。
鱼饵 500：VelocityLike 相对 RVO2，FPS +13.0%、Sim ms -25.4%、重叠 +31.3%；相对旧 A Pro，FPS -2.6%、重叠 +9.3%。
鱼饵 800：VelocityLike 相对 RVO2，FPS +14.1%、Sim ms -20.7%、重叠 +5.1%；相对旧 A Pro，FPS +2.6%、重叠 +4.4%。
对向穿流 500：VelocityLike 相对 RVO2，FPS +42.0%、Sim ms -9.8%、重叠 +43.3%；相对旧 A Pro，FPS +1.4%、重叠 +24.6%。
圆阵 500：VelocityLike 相对 RVO2，FPS +30.2%、Sim ms -30.7%、重叠 +108.1%；相对旧 A Pro，FPS +31.2%、重叠 +5.1%。
圆阵 800：VelocityLike 相对 RVO2，FPS +3.3%、Sim ms -34.3%、重叠 -9.8%；相对旧 A Pro，FPS +3.2%、重叠 -7.0%。
鱼饵 1000：两个 A Pro 可比，VelocityLike 比旧 A Pro FPS +4.8%、重叠 -5.6%；但 RVO2 这一轮 maxSpeed=16.8，不是同变量，不能纳入三方结论。
总体判断：A Pro 的 Burst/Job 路线在 500+ 鱼时仍有明显性能优势；VelocityLike 并没有稳定降低“重叠数量”，但在鱼饵 300/800 和圆阵 800 上改善了最小间距或总体表现。圆阵 500 仍是最危险样本，A Pro 重叠约为 RVO2 的两倍。

样本质量

可以优先采信

鱼饵争抢 / 300 鱼
鱼饵争抢 / 500 鱼
鱼饵争抢 / 800 鱼
对向穿流 / 500 鱼
圆阵高压 / 500 鱼
圆阵高压 / 800 鱼

需要谨慎

鱼饵争抢 / 1000 鱼：速度一致不满足
圆阵高压 / 300 鱼：三后端齐全、时长充足不满足

控制变量对比

鱼饵争抢 / 1000 鱼

三后端齐全速度不一致时长充足

Velocity vs RVO2 FPS+429.7%

Velocity vs RVO2 Sim-23.2%

Velocity vs RVO2 重叠+44.1%

Velocity vs 旧 A Pro 重叠-5.6%

后端	FPS	1% Low	Sim ms	重叠	最小间距	MaxSpeed	时长
RVO2	2.7	0.9	71.1	856.8	-0.698	16.8	767.6s
A Pro RVO	13.6	5.2	54.2	1308.4	-0.510	4.2	28.0s
A Pro VelocityLike	14.3	6.1	54.6	1235.0	-0.654	4.2	56.5s

鱼饵争抢 / 300 鱼

三后端齐全速度一致时长充足

Velocity vs RVO2 FPS+3.1%

Velocity vs RVO2 Sim-14.7%

Velocity vs RVO2 重叠+25.2%

Velocity vs 旧 A Pro 重叠+7.1%

后端	FPS	1% Low	Sim ms	重叠	最小间距	MaxSpeed	时长
RVO2	29.2	23.6	17.5	164.7	-0.320	4.2	29.5s
A Pro RVO	30.1	27.5	14.9	192.5	-0.300	4.2	73.5s
A Pro VelocityLike	30.1	24.2	14.9	206.2	-0.215	4.2	34.0s

鱼饵争抢 / 500 鱼

三后端齐全速度一致时长充足

Velocity vs RVO2 FPS+13.0%

Velocity vs RVO2 Sim-25.4%

Velocity vs RVO2 重叠+31.3%

Velocity vs 旧 A Pro 重叠+9.3%

后端	FPS	1% Low	Sim ms	重叠	最小间距	MaxSpeed	时长
RVO2	24.0	10.5	31.2	343.4	-0.348	4.2	32.0s
A Pro RVO	27.8	13.8	22.2	412.5	-0.342	4.2	34.0s
A Pro VelocityLike	27.1	12.3	23.3	450.8	-0.431	4.2	32.0s

鱼饵争抢 / 800 鱼

三后端齐全速度一致时长充足

Velocity vs RVO2 FPS+14.1%

Velocity vs RVO2 Sim-20.7%

Velocity vs RVO2 重叠+5.1%

Velocity vs 旧 A Pro 重叠+4.4%

后端	FPS	1% Low	Sim ms	重叠	最小间距	MaxSpeed	时长
RVO2	15.4	6.9	52.4	812.7	-0.676	4.2	53.5s
A Pro RVO	17.2	7.6	42.0	818.4	-0.476	4.2	50.5s
A Pro VelocityLike	17.6	7.6	41.6	854.2	-0.478	4.2	51.0s

对向穿流 / 500 鱼

三后端齐全速度一致时长充足

Velocity vs RVO2 FPS+42.0%

Velocity vs RVO2 Sim-9.8%

Velocity vs RVO2 重叠+43.3%

Velocity vs 旧 A Pro 重叠+24.6%

后端	FPS	1% Low	Sim ms	重叠	最小间距	MaxSpeed	时长
RVO2	20.5	10.2	25.7	157.9	-0.303	2.4	19.5s
A Pro RVO	28.7	15.8	21.2	181.6	-0.261	2.4	16.5s
A Pro VelocityLike	29.1	16.3	23.2	226.3	-0.386	2.4	26.0s

圆阵高压 / 300 鱼

后端不齐速度一致时长偏短

Velocity vs RVO2 FPS—

Velocity vs RVO2 Sim—

Velocity vs RVO2 重叠—

Velocity vs 旧 A Pro 重叠—

后端	FPS	1% Low	Sim ms	重叠	最小间距	MaxSpeed	时长
RVO2	18.2	6.5	13.1	350.0	-0.373	2.4	3.0s

圆阵高压 / 500 鱼

三后端齐全速度一致时长充足

Velocity vs RVO2 FPS+30.2%

Velocity vs RVO2 Sim-30.7%

Velocity vs RVO2 重叠+108.1%

Velocity vs 旧 A Pro 重叠+5.1%

后端	FPS	1% Low	Sim ms	重叠	最小间距	MaxSpeed	时长
RVO2	22.5	11.8	29.0	257.2	-0.496	2.4	77.5s
A Pro RVO	22.3	17.0	20.8	509.3	-0.497	2.4	524.5s
A Pro VelocityLike	29.3	23.9	20.1	535.3	-0.490	2.4	42.5s

圆阵高压 / 800 鱼

三后端齐全速度一致时长充足

Velocity vs RVO2 FPS+3.3%

Velocity vs RVO2 Sim-34.3%

Velocity vs RVO2 重叠-9.8%

Velocity vs 旧 A Pro 重叠-7.0%

后端	FPS	1% Low	Sim ms	重叠	最小间距	MaxSpeed	时长
RVO2	16.0	5.6	62.1	775.6	-0.693	2.4	40.5s
A Pro RVO	16.0	7.1	46.2	752.5	-0.580	2.4	32.5s
A Pro VelocityLike	16.5	7.1	40.8	699.9	-0.654	2.4	38.5s

采用数据

场景	鱼数	后端	MaxSpeed	样本	时长	FPS	1% Low	Sim ms	重叠	最小间距	均速	均加速	文件
鱼饵争抢	300	RVO2	4.2	59	29.5s	29.2	23.6	17.5	164.7	-0.320	1.4	2.3	20260615_161135_RVO2 本地避障_BaitScramble_XZ2D_300.csv
鱼饵争抢	300	A Pro RVO	4.2	147	73.5s	30.1	27.5	14.9	192.5	-0.300	1.3	1.9	20260615_161206_A Pro RVO_BaitScramble_XZ2D_300.csv
鱼饵争抢	300	A Pro VelocityLike	4.2	68	34.0s	30.1	24.2	14.9	206.2	-0.215	1.2	1.5	20260615_161319_A Pro RVO VelocityLike_BaitScramble_XZ2D_300.csv
鱼饵争抢	500	RVO2	4.2	64	32.0s	24.0	10.5	31.2	343.4	-0.348	1.3	1.9	20260615_161500_RVO2 本地避障_BaitScramble_XZ2D_500.csv
鱼饵争抢	500	A Pro RVO	4.2	68	34.0s	27.8	13.8	22.2	412.5	-0.342	1.4	1.7	20260615_161426_A Pro RVO_BaitScramble_XZ2D_500.csv
鱼饵争抢	500	A Pro VelocityLike	4.2	64	32.0s	27.1	12.3	23.3	450.8	-0.431	1.1	1.5	20260615_161353_A Pro RVO VelocityLike_BaitScramble_XZ2D_500.csv
鱼饵争抢	800	RVO2	4.2	107	53.5s	15.4	6.9	52.4	812.7	-0.676	1.2	2.0	20260615_161532_RVO2 本地避障_BaitScramble_XZ2D_800.csv
鱼饵争抢	800	A Pro RVO	4.2	101	50.5s	17.2	7.6	42.0	818.4	-0.476	1.4	1.6	20260615_161626_A Pro RVO_BaitScramble_XZ2D_800.csv
鱼饵争抢	800	A Pro VelocityLike	4.2	102	51.0s	17.6	7.6	41.6	854.2	-0.478	1.3	1.6	20260615_161717_A Pro RVO VelocityLike_BaitScramble_XZ2D_800.csv
鱼饵争抢	1000	RVO2	16.8	145	767.6s	2.7	0.9	71.1	856.8	-0.698	4.7	15.1	20260615_154502_RVO2 本地避障_BaitScramble_XZ2D_1000.csv
鱼饵争抢	1000	A Pro RVO	4.2	56	28.0s	13.6	5.2	54.2	1308.4	-0.510	1.0	1.2	20260615_161905_A Pro RVO_BaitScramble_XZ2D_1000.csv
鱼饵争抢	1000	A Pro VelocityLike	4.2	113	56.5s	14.3	6.1	54.6	1235.0	-0.654	1.1	1.4	20260615_161808_A Pro RVO VelocityLike_BaitScramble_XZ2D_1000.csv
对向穿流	500	RVO2	2.4	39	19.5s	20.5	10.2	25.7	157.9	-0.303	1.7	1.4	20260615_155751_RVO2 本地避障_CrossFlow_XZ2D_500.csv
对向穿流	500	A Pro RVO	2.4	33	16.5s	28.7	15.8	21.2	181.6	-0.261	1.7	1.4	20260615_155811_A Pro RVO_CrossFlow_XZ2D_500.csv
对向穿流	500	A Pro VelocityLike	2.4	52	26.0s	29.1	16.3	23.2	226.3	-0.386	1.4	1.4	20260615_155828_A Pro RVO VelocityLike_CrossFlow_XZ2D_500.csv
圆阵高压	300	RVO2	2.4	6	3.0s	18.2	6.5	13.1	350.0	-0.373	2.4	0.0	20260615_161132_RVO2 本地避障_DenseCircleStress_XZ2D_300.csv
圆阵高压	500	RVO2	2.4	155	77.5s	22.5	11.8	29.0	257.2	-0.496	1.0	1.2	20260615_160821_RVO2 本地避障_DenseCircleStress_XZ2D_500.csv
圆阵高压	500	A Pro RVO	2.4	322	524.5s	22.3	17.0	20.8	509.3	-0.497	0.0	0.0	20260615_155937_A Pro RVO_DenseCircleStress_XZ2D_500.csv
圆阵高压	500	A Pro VelocityLike	2.4	85	42.5s	29.3	23.9	20.1	535.3	-0.490	0.1	0.0	20260615_155854_A Pro RVO VelocityLike_DenseCircleStress_XZ2D_500.csv
圆阵高压	800	RVO2	2.4	81	40.5s	16.0	5.6	62.1	775.6	-0.693	1.2	1.3	20260615_160939_RVO2 本地避障_DenseCircleStress_XZ2D_800.csv
圆阵高压	800	A Pro RVO	2.4	65	32.5s	16.0	7.1	46.2	752.5	-0.580	1.2	0.8	20260615_161020_A Pro RVO_DenseCircleStress_XZ2D_800.csv
圆阵高压	800	A Pro VelocityLike	2.4	77	38.5s	16.5	7.1	40.8	699.9	-0.654	1.2	0.9	20260615_161053_A Pro RVO VelocityLike_DenseCircleStress_XZ2D_800.csv

剔除/重复 run

场景	鱼数	后端	MaxSpeed	样本	时长	FPS	文件
鱼饵争抢	500	RVO2	4.2	2	1.0s	0.3	20260615_155749_RVO2 本地避障_BaitScramble_XZ2D_500.csv
圆阵高压	800	RVO2	2.4	1	0.5s	16.5	20260615_161132_RVO2 本地避障_DenseCircleStress_XZ2D_800.csv

下一步

补一个同速度的 RVO2 / BaitScramble / 1000 / maxSpeed 4.2，这样 1000 鱼三后端才能闭环。
如果要降低重叠，下一步不要只换输入语义；要开始调 A Pro 的邻居数、time horizon、半径/拥挤密度，尤其是圆阵 500。
就性能路线看，A Pro 可以继续推进；就避障质量看，VelocityLike 不能单独证明 A Pro 已经达标。