华为云用户手册
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修饰器(lane) 用途:设定动作主体actor所处的车道。可以修饰初始动作assign_init_position。 参数: 表2 lane参数 Parameter Type Mandatory Description lane int no Relative value of the target lane_id same_as entity no Option to specify that the vehicle must be in the same lane as the referenced vehicle side_of entity no Option to specify that the vehicle must be in another lane than the referenced vehicle side side_left_right no Depending on the value the actor shall be on the right or left side of the referenced entity. How many lanes right or left of that entity is specified by the lane-parameter offset length no Lateral offset to the target lane side_of和same_as必须设置且仅设置一个。 使用side_of来设置车道时,必须同时使用lane和side。 使用lane+side_of m_left: side_left_right = left cut_in_vehicle.assign_init_position() with: lane(lane: 1, side_of: Ego, side: m_left) position(distance: 85.0m, behind: ego) 使用same_as m_left: side_left_right = left cut_in_vehicle.assign_init_position() with: lane(same_as: Ego) position(distance: 85.0m, behind: ego)
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车辆和控制器(Vehicle and controller) 通过车辆名: vehicle的方式来为车辆命名。通过keep(it.name == 指定车型名称)的方式来指定车辆类型。通过keep(it.initial_bm == 指定controller名称)的方式来指定controller类型,目前均只能支持仿真器B内置的车辆和controller类型。生成文件会自动适配车辆信息。 name,initial_bm等车辆属性需要在仿真器的catalog列表中定义,不同仿真器的预定义的catalog内容有所不同,需要在撰写场景文件时确认使用的车型、controller名称在仿真器catalog中已经存在。 name为必选项,initial_bm非必选项。 主车必须命名为Ego,否则仿真器B将无法识别。 例1:主车,指定initial_bm Ego_name: string = "Audi_A3_2009_black" Ego_controller: string = "DefaultDriver" Ego: vehicle with: keep(it.name == Ego_name) keep(it.initial_bm == Ego_controller) 例2:非主车,不指定initial_bm cut_in_vehicle: vehicle with: keep(it.name == "Audi_A3_2009_red") 例3(仿真器B):主车,指定initial_bm cut_in_vehicle: vehicle with: keep(it.name == "Saimo") keep(it.initial_bm == "默认驾驶员") 例4(仿真器B):非主车,不指定initial_bm cut_in_vehicle: vehicle with: keep(it.name == "Saimo")
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行人(Pedestrian) 通过行人名: person的方式来为行人命名。通过keep(it.name == 指定行人名称)的方式来指定行人类型。通过keep(it. model == 指定行人特征)的方式来指定行人的性别、年龄特征。 样例 Dude: person with: keep(it.name == "Christian") keep(it.model == "male_adult")
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具体场景(Concrete scenario) 具体场景的参数声明支持基础类型、标量(scalar)类型、枚举(enum)类型,和结构(struct)类型: 基础类型包含int、float、bool,和string类型。可以直接在等号后赋值。 scalar类型包含speed、acceleration、length、time,和angle类型。赋值时需要在值后加上OSC2.0支持的单位(见附录Scalar units)。 enum类型包含side_left_right、distance_direction、distance_mode、 lane_change_side、 dynamics_shape和catalog。赋值时必须使用枚举列表内的值(见附录Enum list) 。 struct类型包含odr_point、xyz_point、position_3d、road_point、orientation_3d和pose_3d等,可以使用keep创建。此外,odr_point、xyz_point,和road_point分别可以使用map的成员函数create_odr_point 、 create_xyz_point和create_road_point来创建(OSC2.0支持的struct类型详见附录Struct)。 给bool型赋值时必须使用“true”和“false”,如果使用“True”或“False”或拼写错误将使语句无效。 例1:基础类型 m_road_id: string = '0' Ego_name: string = "Audi_A3_2009_black" m_lateral: bool = true 例2:scalar类型 v: speed = 5mps delay: time = 40s distance: length = 30.0m m_a: acceleration = 0.01mpss 例3:enum类型 m_side: side_left_right = right m_direction: distance_direction = longitudinal 例4:struct类型,keep创建 my_odr: odr_point with: keep(it.road_id == 0) keep(it.lane_id == -1) keep(it.s == 3.0m) keep(it.t == 0.0m) my_pos: position_3d with: keep(it.x == 1.0m) keep(it.y == 2.0m) keep(it.z == 3.0m) my_xyz: xyz_point with: keep(it.position == my_pos) my_road: road_point with: keep(it.road_id == '1') keep(it.s == 3.0m) keep(it.t == 0.0m) my_orientation: orientation_3d with: keep(it.roll == 1.0rad) keep(it.pitch == 2.0rad) keep(it.yaw == 3.0rad) my_pose: pose_3d with: keep(it.xyz_point == my_xyz) keep(it.orientation == m_orientation) m_trajectory: trajectory with: keep(it.points == [my_pose1, my_pose2, my_pose3]) keep(it.time_stamps == [0s, 5s, 20s] ) 例5:struct类型,map创建 my_odr: odr_point = map.create_odr_point(road_id: m_road_id,lane_id:'-4',s: 5.0m, t: 0.0m) my_xyz: xyz_point = map.create_xyz_point(x: 2.5m, y: 10.0m ,z: 0.0m) my_point: road_point = map.create_road_point(road_id: '1', s: 5.0m, t: 0.0m)
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逻辑场景(Logical scenario) 逻辑场景的参数声明通过:范围型[最小值..最大值] 和枚举型[值1, 值2] 的方式来实现泛化: 范围型支持float和scalar类型。 枚举型支持int, float, bool, str, enum和scalar类型,且需要保证枚举列表中的元素均为相同类型。 例1:范围型 m_value: float = [2.0..3.0] v: speed = [5mps..10mps] delay: time = [40s..60s] m_a: acceleration = [0.00mpss..0.03mpss] 例2:枚举型 m_ id: int = [-1, 2] m_value: float = [2.0, 3.0] m_on_road: bool = [true, false] Ego_name: string = ["Audi_A3_2009_black", "Audi_A3_2009_red"] m_shape: dynamics_shape = [linear, sinusoidal] m_side: side_left_right = [left, right] v: speed = [5mps, 7mps, 10mps] m_a: acceleration = [0.01mpss, 0.03mpss] delay: time = [40s, 60s, 100s] 通过泛化参数,可以实现实体entity 、动作act ,以及修饰器modifier的泛化。 Struct类型不能直接泛化,而是通过泛化参数来进行泛化。 例1:entity泛化 Ego_name: string = ["Audi_A3_2009_black", "Audi_A3_2009_red"] Ego_controller: string = "DefaultDriver" Ego: vehicle with: keep(it.name == Ego_name) keep(it.initial_bm == Ego_controller) 例2:act泛化 m_lateral: bool = [true, false] m_speed: speed = [5mps..15mps] m_rate_profile: dynamics_shape = linear Ego.activate_controller(m_lateral, true) Ego.change_speed(target: m_speed, rate_peak: 0.0mpss, rate_profile: m_rate_profile) 例3:modifier泛化 m_speed: speed = [5mps..15mps] Ego.assign_init_speed() with: speed(speed: m_speed) 例4:Struct类型泛化 m_lane_id: int = [-1, 2] m_odr: odr_point = map.create_odr_point(road_id: '0', lane_id:m_lane_id, s: 5.0m, t: 0.0m) m_x: distance = [2m..7.5m] m_position_3d: position_3d = map.create_xyz_point(x: m_x, y: 10.0m ,z: 0.0m) m_pose_3d: pose_3d with: keep(it.odr_point == m_odr)
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操作步骤 登录 云审计 服务管理控制台。 在管理控制台左上角单击图标,选择区域。 在左侧导航栏中,单击“事件列表”,进入“事件列表”页面。 事件列表支持通过筛选来查询对应的操作事件。当前事件列表支持四个维度的组合查询,详细信息如下: 事件来源、资源类型和筛选类型。 在下拉框中选择查询条件。 其中筛选类型选择事件名称时,还需选择某个具体的事件名称。 选择资源ID时,还需输入某个具体的资源ID。 选择资源名称时,还需选择或手动输入某个具体的资源名称。 操作用户:在下拉框中选择某一具体的操作用户,此操作用户指用户级别,而非租户级别。 事件级别:可选项为“所有事件级别”、“normal”、“warning”、“incident”,只可选择其中一项。 时间范围:可选择查询最近七天内任意时间段的操作事件。 在需要查看的事件左侧,单击展开该事件的详细信息。 单击需要查看的事件“操作”列的“查看事件”,可以在弹窗中查看该操作事件结构的详细信息。 更多关于云审计服务事件结构的信息,请参见《云审计服务用户指南》。
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推理服务 推理服务镜像同训练任务镜像一样,必须内置一个用户名为“ma-user”,组名为“ma-group”的普通用户,且必须确保该用户的uid=1000、gid=100。 需要明确设置镜像的启动命令。执行命令如下: CMD sh /home/mind/run.sh 服务端必须使用https协议, 且暴露在所有网络平面(0.0.0.0)的“8080”端口。 在“8080”端口,提供URL路径为“/health”的健康检查接口供健康检查使用。 接口仅支持POST、GET、PUT、DELETE四种方法。 Dockerfile示例: FROM python:3.11 USER root RUN useradd -m -d /home/ma-user -s /bin/bash -g 100 -u 1000 ma-user USER ma-user RUN pip install --progress-bar off flask cryptography WORKDIR /home/ma-user COPY server.py . CMD python server.py HTTPS Server示例: from flask import Flask, request import json app = Flask(__name__) @app.route('/greet', methods=['POST']) def say_hello_func(): print("----------- in hello func ----------") data = json.loads(request.get_data(as_text=True)) print(data) username = data['name'] rsp_msg = 'Hello, {}!'.format(username) return json.dumps({"response":rsp_msg}, indent=4) @app.route('/goodbye', methods=['GET']) def say_goodbye_func(): print("----------- in goodbye func ----------") return '\nGoodbye!\n' @app.route('/', methods=['POST']) def default_func(): print("----------- in default func ----------") data = json.loads(request.get_data(as_text=True)) return '\n called default func !\n {} \n'.format(str(data)) @app.route('/health', methods=['GET']) def healthy(): return "{\"status\": \"OK\"}" # host must be "0.0.0.0", port must be 8080 if __name__ == '__main__': # 访问创建推理服务时选择的模型版本文件 torchserve = PTVisionService(model_path=os.getenv('OCTOPUS_MODEL') + '/best.pt') # host must be "0.0.0.0", port must be 8080 app.run(host="0.0.0.0", port=8080, ssl_context='adhoc') 注意:在创建推理服务时选择的模型版本文件将在服务启动时下载到OCTOPUS_MODEL对应的路径下: 环境变量名称 含义 默认值(默认值可能会随版本变化,不建议直接使用) OCTOPUS_MODEL 模型版本文件下载目录 /home/mind/model 在本地机器调试 自定义引擎的规范可以在安装有docker的本地机器上通过以下步骤提前验证: 将自定义引擎镜像下载至本地机器,假设镜像名为custom_engine:v1。 将模型版本文件夹复制到本地机器,假设模型包文件夹名字为model。 在模型文件夹的同级目录下验证如下命令拉起服务: docker run -u 1000:100 -p 8080:8080 -v /home/model:/home/mind/model -e OCTOPUS_MODEL=/home/mind/model custom_engine:v1 在本地机器上启动另一个终端,执行以下验证指令,得到符合预期的推理结果。 curl -k https://127.0.0.1:8080/${推理服务的请求路径} 本地调试完成后,每次都需将镜像推送至新版本,使用二次推送镜像功能会导致推理服务镜像更新不生效。
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延时评测 仿真器输出的仿真过程数据会按照OSI的GroundTruth格式存储为pb文件,根据创建任务配置时是否选择使用datahub,该仿真pb有两种格式: 使用datahub时,该仿真pb的每帧数据是GroundTruth结构,然后按照OSI标准推荐的存储格式,先按小端顺序存储4个字节,该4个字节表示下一帧GroundTruth总的字节数,然后继续4个字节,更下一帧GroundTruth的字节数,以此类推。 未使用datahub时,该仿真pb按照sim_osi.proto定义的格式进行存储,所有仿真数据帧GroundTruth存储到一个列表字段“frames”中。 仿真平台定义了sim_osi.proto和eva.proto,用于支持用户自定义评测的功能,具体的proto字段说明见请联系接口人获取仿真服务的proto协议。
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镜像制作(仿真) Octopus仿真服务平台定义了一些proto接口,用于支持用户自定义评测等功能。这些自定义功能通常以镜像的形式上传到云仿真平台,然后参与到业务运行流程中。 本文档对常见业务功能的镜像制作进行指导说明。 自定义评测镜像涉及的样例代码,如有需要,请联系相关人员。 算法镜像和评测镜像cmd以用户创建项目时输入的运行命令为准,仿真器镜像不支持cmd自定义以后台默认的运行命令为准。Entrypoint只在算法镜像生效,评测镜像和仿真器镜像不支持配置entrypoint。 目前自定义算法、自定义评测、自定义脚本的镜像制作使用的基础镜像版本要求为:ubuntu18.04及以上。算法与仿真器需要采用TCP协议进行通信。 自定义评测镜像制作 与datahub对接的算法镜像制作 评测算法的自研proto接口 父主题: 镜像仓库
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镜像制作(训练) Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件,请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下,训练与评测定义为同一个引擎,主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。以训练、评测镜像为例,一般的镜像制作Dockerfile示例如下(xxx替换为实际路径): # 载入基础镜像,训练或评测引擎一般需包含cuda/cudnn等算法基础环境。用户可手动制作或拉取官方镜像 FROM xxx/cuda:11.0.3-devel-ubuntu18.04 # 设置工作目录【可选】默认为ROOT,用户可修改USER及PATH WORKDIR /root/workspace # 安装用户APT环境。如果需要修改/etc/apt/sources.list可替换 COPY /path/to/sources.list /etc/apt/sources.list RUN apt-get install vim # 安装用户算法环境。如果需要修改~/.pip/pip.conf可替换。用户也可安装miniconda进行包管理 COPY /path/to/pip.conf /root/.pip/pip.conf COPY /path/to/requirements.txt /root RUN pip install –r /root/requirements.txt # 设置环境变量【可选】 ENV PYTHONUNBUFFERED 1 编译镜像类似上述训练、评测镜像制作方式,但一般不包含cuda/cudnn库,需替换为用户的编译环境。 对于Dockerfile的统一构建方式如下: docker build –f [DockerfileName] –t [ImageName:ImageVersion] . 镜像运行时,会向运行环境注入部分默认文件配置: 表1 环境变量说明 任务名称 文件名 环境变量 训练任务 增量模型目录 MODEL_PATH="/tmp/data/model" 训练产物目录 TMP_RESULT_PATH= "/tmp/result" 数据集目录 DATASET_PATH=" ['/tmp/data/dataset/dataset-0']" 评测任务 评测结果目录 TMP_RESULT_PATH= "/tmp/result" 模型版本文件目录 MODEL_PATH="/tmp/data/model" 数据集目录 DATASET_PATH= "/tmp/data/dataset/dataset-0" 编译任务 模型版本文件目录 MODEL_PATH="/tmp/data/model" 编译产物目录 TMP_RESULT_PATH= "/tmp/result" 预标注任务 数据集目录 OCTPS_DATASET_DIR="/tmp/…/data" 模型版本文件目录 OCTPS_MODEL_DIR="/tmp/…/model" 模型版本关联标注物文件路径 OCTPS_META_PATH="/tmp/…/meta/label_meta_infos.json" 预标注结果数据目录 TARGET_RESULT_DIR="/tmp/…/result/data" 预标注日志文件目录 TARGET_ LOG _DIR="/tmp/…/result/log" 推理服务 模型版本文件目录 OCTOPUS_MODEL="/home/mind/model" CCE集群 ModelArts集群 父主题: 镜像仓库
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OCTPS_DATASET_DIR 预标注任务 OCTPS_DATASET_DIR为待标注的数据路径,示例:/tmp/label/task-2022/source/data。每一帧数据存放在单独的子文件夹,文件组织结构如下所示。 2D数据帧文件组织结构: OCTPS_DATASET_DIR/XX/…/XX/├─子文件夹1 ├─图片1.jpg #标注图片 ├─标注1.json #图片1的标注信息,非必有 ├─子文件夹2 ├─图片2.jpg #标注图片 ├─标注2.json #图片2的标注信息,非必有 3D数据帧文件组织结构: OCTPS_DATASET_DIR/XX/…/XX/├─子文件夹1 ├─点云1.pcd #已标注点云 ├─图片1.jpg #点云1对应的同时刻图片,非必有 ├─标注1.json #点云1的标注信息,非必有 ├─子文件夹2 ├─点云2.pcd #已标注点云 ├─图片2.jpg #点云2对应的同时刻图片,非必有 ├─标注2.json #点云2的所有标注信息,非必有 注:“XX/…/XX/”部分存在嵌套多个文件夹的情况,具体嵌套层数和上传的数据集目录结构有关系。 预审核任务 OCTPS_DATASET_DIR为待审核的全量数据路径,示例:/tmp/label/task-2022/source/data。每一帧数据存放在单独的子文件夹,文件组织结构如下所示。 2D数据帧文件组织结构: OCTPS_DATASET_DIR/├─子文件夹1 ├─图片1.jpg #已标注图片 ├─labels.json #图片1的所有标注信息 ├─子文件夹2 ├─图片2.jpg #已标注图片 ├─labels.json #图片2的所有标注信息 3D数据帧文件组织结构: OCTPS_DATASET_DIR/├─子文件夹1 ├─点云1.pcd #已标注点云 ├─图片1.jpg #点云1对应的同时刻图片 ├─labels.json #点云1的所有标注信息 ├─子文件夹2 ├─点云2.pcd #已标注点云 ├─图片2.jpg #点云2对应的同时刻图片 ├─labels.json #点云2的所有标注信息 每帧数据的标注结果存放在lables.json中,具体格式及内容说明参考Octopus数据集格式说明中的labels字段。
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OCTPS_META_PATH OCTPS_META_PATH为标注物文件路径,示例:/tmp/label/task-2022/source/meta/label_meta_infos.json。标签文件中包含了当前任务所选择的所有标注物的基本信息。预标注结果中每个标注对象所需的标注物id,可通过此文件中的id字段获取。标注物文件内容示例如下。 [ { "id": 2085, # 平台上所建标注物的ID "name": "Car", # 平台上所建标注物的名称 "color": "#d0021b", "label_shape_type": "bndbox", "attribute": "{}", "description": "car", ... ... } … … ]
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TARGET_RESULT_DIR TARGET_RESULT_DIR为存放预标注/预审核结果的路径,示例:/tmp/label/task-2022/result/data。预标注/预审核结果按照特定格式保存在json文件中。3D数据帧中json文件的路径及命名和点云文件保持一致,2D数据帧中json文件的路径及命名和图片文件保持一致。以上述2D数据帧为例,结果文件组织结构如下所示: TARGET_RESULT_DIR /XX/…/XX/├─子文件夹1 ├─图片1.json #图片1的结果信息 ├─子文件夹2 ├─图片2.json #图片2的结果信息 注:“XX/…/XX/子文件夹i/”路径和待处理数据集(OCTPS_DATASET_DIR)中的此部分路径保持一致。
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OCTPS_INSPECTION_ATTRI_DIR OCTPS_INSPECTION_ATTRI_DIR为审核属性字段文件路径,示例:/tmp/…/attribute/inspection_attribute.json。文件内容示例如下: { "inspection": { "miss_label_error": false, #漏标 "vehicle_direction_error": false, #车头方向错误 "error_desc": "", "attribute_error": false, #属性错误 "out_range_label_error": false, #未贴合 "anchor_error": false, #锚点错误 "classification_error": false, #类别错误 "extra_label_error": false #多标 } }
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标注镜像Dockerfile示例 一般情况下,引擎主要包含预标注算法或预审核算法运行所需要的基本依赖环境,用户也可将预标注算法或预审核算法包内置在AI引擎中。 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以预标注 自定义镜像 为例,一般的镜像制作Dockerfile示例如下(xxx替换为实际路径): # 载入基础镜像,训练或评测引擎一般需包含cuda/cudnn等算法基础环境。用户可手动制作或拉取官方镜像 FROM xxx/cuda:11.0.3-devel-ubuntu18.04 # 设置工作目录【可选】默认为ROOT,用户可修改USER及PATH WORKDIR /root/workspace # 如果是内置预标注算法的自定义镜像,需要把预标注算法复制到工作目录下, COPY /path/to/algorithom /path/to/algorithom # 按需安装用户APT环境。如果需要修改/etc/apt/sources.list可替换 COPY /path/to/sources.list /etc/apt/sources.list RUN apt-get install vim # 按需安装用户算法环境。如果需要修改~/.pip/pip.conf可替换。用户也可安装miniconda进行包管理 COPY /path/to/pip.conf /root/.pip/pip.conf COPY /path/to/requirements.txt /root RUN pip install –r /root/requirements.txt # 设置环境变量【可选】 ENV PYTHONUNBUFFERED 1 对于Dockerfile的统一构建方式如下: docker build –f [DockerfileName] –t [ImageName:ImageVersion] . 父主题: 镜像制作(标注)
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创建镜像仓库 用平台管理员账号登录Octopus平台。 在左侧菜单栏中,单击“镜像仓库 ”。 单击“新建”,填写基本信息。 图1 创建镜像仓库 名称:输入镜像仓库的名称,只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线。 用途:根据需求,下拉框选择用途。 描述:简单描述镜像仓库,最大长度为255。 使用范围:仅支持团队,即租户内所有配置了该镜像相关权限的用户都可见可编辑。 单击“确定”,在镜像仓库列表即可查看新建的镜像仓库。
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输入文件格式要求 输入数据在obs下文件组织形式: |--- Alignment |--- 2023-12-21-02-51-43 |--- images |--- cam-0 |--- 0_0_timestamp.jpg |--- 0_1_timestamp.jpg |--- 0_2_timestamp.jpg |--- ... |--- cam-1 |--- 1_0_timestamp.jpg |--- 1_1_timestamp.jpg |--- 1_2_timestamp.jpg |--- ... |--- cam-2 |--- 2_0_timestamp.jpg |--- 2_1_timestamp.jpg |--- 2_2_timestamp.jpg |--- ... |--- cam-3 |--- 3_0_timestamp.jpg |--- 3_1_timestamp.jpg |--- 3_2_timestamp.jpg |--- ... |--- cam-4 |--- 4_0_timestamp.jpg |--- 4_1_timestamp.jpg |--- 4_2_timestamp.jpg |--- ... |--- pano |--- 0_timestamp.jpg |--- 1_timestamp.jpg |--- 2_timestamp.jpg |--- ... |--- lidars |--- local_motion_pcd |--- 0_timestamp.pcd |--- 1_timestamp.pcd |--- 2_timestamp.pcd |--- ... |--- point_cloud_map |--- *.ply |--- Metadata.xml |--- first_global_xyz_lla.txt |--- POS |--- cam-0.ptb |--- cam-1.ptb |--- cam-2.ptb |--- cam-3.ptb |--- cam-4.ptb |--- lidar_pose.ptb |--- pano_pose.ptb |--- 2023-12-21-02-59-46 |--- ... |--- *.ply |--- Metadata.xml
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输出文件格式要求 输出结果在obs下文件组织形式: |--- 4DBEV |--- geojson |--- 0_lane.geojson |--- 0_rect.geojson |--- 2_lane.geojson |--- 1_rect.geojson |--- ... |--- ... |--- laneAndRect.json |--- img |--- 0.jpg |--- 1.jpg |--- ... |--- label_rect_temp |--- 0.jpg |--- 0.json |--- 1.jpg |--- 1.json |--- ... |--- ... |--- lidar |--- 0.ply |--- 1.ply |--- ... |--- lidar_sample |--- 0.ply |--- 1.ply |--- ... |--- merged_data |--- lane.geojson |--- rect.geojson |--- merged.geojson |--- pixel_json |--- 0_lane.json |--- 0_rect.json |--- 2_lane.json |--- 1_rect.json |--- ... |--- ... |--- tiff |--- 0_codeX_codeY_codeZ_codeX_codeY_codeZ.tiff |--- 1_codeX_codeY_codeZ_codeX_codeY_codeZ.tiff |--- ...
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智驾模型列表相关操作 智驾模型列表可以进行以下操作。 表1 智驾模型列表相关操作 任务 操作步骤 编辑模型 单击操作栏中的“编辑”,编辑智驾模型。仅支持修改描述信息。初始模型不支持编辑。 删除模型 单击操作栏中的“删除”,删除智驾模型。初始模型不支持删除。 查看模型详情 单击模型名称,查看模型详情。 在模型详情页,查看模型基本信息和模型版本列表。可以对模型版本进行“模型微调”、“创建在线服务”和“删除”操作。 说明: 初始模型不支持“创建在线服务”和“删除”。 只有“创建成功”的模型版本支持“模型微调”和“创建在线服务”。 查询模型 在搜索输入框中输入搜索条件,按回车键即可查询。
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2D预标注类别列表 表2 2D预标注类别 功能 类别 目标检测 可行驶区域 车道线 车位线 路沿 地面标识 减速带 消防栓 柱子 地锁 限位块 警示物 骑行者 行人 车辆 其他车辆 两轮车 车道线检测 白虚线 黄虚线 白实线 黄实线 路沿线 停止线 语义分割(混合) 成年人 手推车 面包车 工程车 卡车 公交车 小汽车 骑行者 停车线 直行右转箭头 右转导向箭头 左转导向箭头 直行导向箭头 禁停止线 水马 锥桶 矮墙 隔音墙 路面栅栏 消防栓 斑马线 路沿 导流线 路面字符 其它导向箭头 减速带 停止线 双实线 双虚线 虚线 黄实线 实线 柱子 井盖 限位块 地锁 杆状物 臂障
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内置评测信号参数 表1 内置评测信号参数 内置评测信号参数 对应中文 jerkX 纵向加加速度 jerkY 侧向加加速度 speedX 纵向速度 speedY 侧向速度 accX 纵向加速度 accY 侧向加速度 speedYaw 横摆速度 relativeYaw 相对车道中心线偏离角 lateralOffset 相对车道中心线偏离距离 relativeSpeed 相对前车的速度 relativeDistance 相对前车的距离 TH 相对前车的车头时距 TTC 相对前车ttc rmsAccX 纵向加速度均方根值 rmsAccY 侧向加速度均方根值 varianceSpeed 速度方差
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任务配置相关操作 在任务配置详情页的“仿真任务列表”或“仿真任务”页签,可对仿真任务进行以下操作。 表1 任务配置相关操作 任务 操作步骤 查看任务进度 将鼠标移动至进度条处,显示当前任务所包含场景中成功/失败/总场景数量。 查看任务状态 可在列表根据任务状态查询任务。 查询任务 可按照“任务ID”、“任务名称”、“任务状态”、“任务描述”、“算法版本”查询任务。 停止任务 对于任务状态为“运行中”“排队中”和“调度中”的任务,因为某种原因需要停止运行时,可单击操作栏“停止”选项,即可停止该任务。 删除任务 在任务创建有误,或任务生命周期结束,可删除任务。处于“运行中”的任务不可删除。单击操作栏“ 删除”选项,删除该任务。删除后不可恢复,请谨慎操作。 编辑任务 单击操作栏“编辑”以修改任务名称和描述信息。
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标签管理相关操作 在“标签管理”界面,还可以进行以下操作。 表1 标签管理相关操作 任务 操作步骤 新建根标签 单击“新增标签”,输入标签名称。 新建标签 单击标签后的,输入标签名称。 修改标签 单击标签后的,可对标签的名称进行修改。 删除标签 单击标签后的,可删除标签或其子节点标签。 说明: 平台预置场景标签暂不支持编辑、删除。 导出标签 单击根标签后的,可导出标签至本地。 搜索标签 在搜索框输入搜索内容,可模糊搜索标签。 多项搜索:可根据需要决定是否启用多项搜索,输入多个关键字,中间用“;”隔开,可搜索多个关键字。
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场景预览 场景预览当前有两种呈现方式:动态场景预览和地图场景预览。 动态场景预览:场景文件中存在完整的地图文件和动态场景文件,且动态场景文件为.xosc格式时显示。 地图场景预览:场景文件缺失或部分缺失,动态场景文件为.xml格式,场景文件解析失败或其他不支持动态场景预览的情况时显示。 动态场景预览 图5 动态场景预览页面 表2 动态场景预览页面详细说明 序号 区 域名 称 说明 1 动态场景预览区域 车辆的行驶轨迹,随着主车的行驶感知在主车辆周围出现的其他物体,如其他车辆、行人和交通信号等。目前可感知的物体类型请见感知物体类型。鼠标移动至道路时,道路会变红。遇到信号灯,车辆会按照红绿灯指示行驶。 2 交通参与物状态 可根据需要选择显示参与物状态。当前支持的参与物有参考线、车道、车道线、中心车道、交通信号、Trigger。 默认勾选Trigger,当出现时,单击图标,地图中会出现trigger的详细信息。 交通信号包含信号灯和交通标识牌。 3 视频播放控件 控制视频播放暂停回放按钮,支持逐帧和倍速播放。地图文件超过1MB不支持高倍速预览。 4 场景切换 视角切换:跟车、俯视、驾驶,自由。当在3D回放页面拖动鼠标时,即可切换为自由视角。 2D/3D切换:可单击“2D/3D”,可切换2D,3D场景。 地图场景预览 图6 地图场景预览页面 表3 地图场景预览页面详细说明 序号 区域名称 说明 1 地图场景预览区域 鼠标上下滚动,可以放大缩小图片,鼠标左键可旋转图片,右键可拖动图片。 2 交通参与物状态 可根据需要选择显示参与物状态。当前支持的参与物有参考线、车道、车道线、中心车道、信号灯。 3 场景刷新 单击右下方加号、减号和刷新按钮,放大、缩小、还原地图。
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测试用例和测试套件 如上所述,OpenSCENARIO场景能描绘动态环境的,但无法根据主车内部动力学状态、自动驾驶算法状态作为触发条件来驱动各个交通参与物变化,因此为了实现更加精细的测试控制,需要额外提供一个测试脚本实现与仿真器中的交通参与物和算法内部数据的交互。 图1 测试用例和测试套件 如上图所述,测试脚本能同时仿真器数据运行时RDB数据和AD算法的内部数据,如通过RDB判断主车与前车距离小于20m,可发送某个控制信号给算法改变esp状态,也可以通过SCP指令控制场景中的副车改变运动姿态。 测试脚本很大程度上弥补了单纯场景仿真的不足,能够实现以算法内部信号为触发条件,改变仿真场景中交通参与物的状体和算法内部状态。 因此,在场景的基础上,添加与该场景相匹配的测试脚本,就形成了一个测试用例。也就是说,测试用例是一个场景和测试脚本的集合。 同样,测试套件是将测试目的相同的测试用例归到一起,方便创建仿真任务时直接选择。
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场景和场景库 其中片段式场景仿真是自动驾驶系统测试的重要手段,当前业内对于片段式场景普遍遵循ASAM主导的OpenX系列标准。OpenSCENARIO对动态驾驶环境进行了描述,交通参与物之间通过其他物体的状态变化作为触发条件,进而改变自身的状态。 通过OpenX场景可对算法与环境的动态交互能力进行测试,场景库的目的则是将一批有相同测试目的的场景进行汇总,如想测试Acc算法的应对切入功能,可将多个应对切入的测试场景归到一个场景库,进而在创建仿真任务时可直接选择该场景库进行仿真。
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逻辑场景和逻辑场景库 逻辑场景是基于状态空间变量对功能场景的进一步详细描述,每个逻辑场景都有场景参数,比如前车的车速及其加速度,自车与前车距离等参数,这些参数都有一定的取值范围,根据这些参数可以派生出任意数量的具体场景。 逻辑场景库是不同逻辑场景的数据集合,以树状结构的形式表现出来,便于对逻辑场景进行统一的、有效的组织、管理和应用,比如当用户想系统管理和方便查看超车的逻辑场景,可以将所有超车相关的逻辑场景加入一个场景库中。
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实时评测 图1 实时评测 实时评测的基本架构如上图所示,实时评测算法从仿真器和AD算法按帧接收数据,每接收一帧数据,就调用一次评测函数,在最后仿真结束时将评测结果写成评测pb文件。 实时评测的实现包括如下几个步骤: 代码内实现与仿真器的通信,实时接收仿真器的帧数据,也可同时接收仿真器和AD算法的数据。 处理每帧数据,不断更新评测结果。 仿真结束时,将最后一帧的评测结果作为最终的评测结果,通过EVA_PATH环境变量获取评测pb路径,经评测结果写入到评测pb文件中。
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延时评测 图2 延时评测 如上图所示,延时评测以仿真pb文件作为输入,进行评测逻辑处理后,将评测结果写成评测pb。 其中仿真pb是通过八爪鱼提供的sim_osi.proto进行序列化和反序列化,评测pb是通过八爪鱼提供的eva.proto进行序列化和反序列化的。 延时评测算法的实现有如下几个步骤: 在代码内通过SIM_OSI_PATH环境变量获取仿真pb路径,通过EVA_PATH环境变量获取评测pb路径。 通过文件Open的方式打开仿真pb路径,读取字节流,利用sim_osi.proto中的SimData反序列化仿真pb中的内容。该步骤会得到一个SimData的内存对象,用户通过访问对象中的字段即可获取自己关注的数据。 SimData中包含仿真器输出的整个仿真过程数据,用户处理根据自身评测逻辑处理所有帧数据。 用户自定义的评测指标包含通过,不通过等结果,将该结果写入到eva.proto中的Evaluation类中,然后通过文件Open的形式打开评测pb路径,将评测结果写成评测pb文件。 写成评测pb文件后,延时评测镜像的工作就完成了,仿真平台的控制程序在运行自定义评测容器时会主动将评测pb文件上传到对象存储中,前端通过下载该评测pb文件进行解析,可以将自定义评测结果和内置评测结果一样完全兼容地进行展示。 评测算法代码开发完成后,将代码构建成算法镜像上传到仿真平台评测管理模块即可被仿真任务使用。在制作评测算法镜像的Dockerfile中,建议将评测代码编译成的二进制文件COPY到系统的/usr/bin目录下,便于在前端界面填写评测镜像的运行命令时直接填写该二进制文件的名称即可。在镜像中新建一个shell脚本来运行评测代码也是可以接受的方案。
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禁止标志牌前行为(Prohibited Sign)检测 禁止标志牌前行为检测的目的是判断主车在这些禁止类标志牌前的行为是否合理。 本设计考虑评测的禁止标志牌有: 禁止机动车标志牌 禁止各种车辆标志牌 禁止驶入标志牌 限制宽度标志牌 限制高度标志牌 限制重量标志牌 在禁止机动车标志牌,禁止各种车辆标志牌,禁止驶入标志牌等标志前, 当检测到主车的车头越过标志牌并且标志牌的对主车起作用时, 该类标志前的行为检测不通过。 对于限制高度、限制宽度、限制高度等禁止标志牌, 在满足上述触发条件的情况下, 并且主车的对应度量值(如高度、宽度、重量)大于标志牌禁止的数值, 则主车在该类标志牌前的行为检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为:暂无。 该指标的异常时间点记录类型为:POINT_TYPE_REGION。 父主题: 内置评测指标说明
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