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junction路口 用途:创建junction城区路口的静态场景(地图) 参数:参数如下表 Parameter Type Mandatory Description lane_num int yes 单方向车道数量。 bikeway bool yes 是否有自行车道。 sidewalk
junction_type junction(交叉口)类型,用于静态场景的junction场景 road_aids_type list ENUM_ROAD_AIDS_TYPE = ("DType-1", "DType-2", "PType") crossroad:十字路口 T-junction:丁字路口
如果评分项是空集,则是0分。 C类, 不参与评分。 AB类均匀权重评测分数计算实现(Equation) 本设计的评测分数旨在反映自动驾驶的安全性,因此计算过程中的评测分值分布为: A类:60分 B类:40分 具体实现公式为: 其中: : A类指标参与评测的总数目。 : A类指标未通过的数目。
split匝道分流 用途:创建split高速匝道合流的静态场景(地图) 参数:参数如下表 表1 split参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度 left_lane_num int yes
merge匝道合流 用途:创建merge高速匝道合流的静态场景(地图) 参数:参数如下表 表1 merge参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度。 left_lane_num int
road_aids_type 匝道类型,用于静态场景的split场景和merge场景。 road_aids_type list ENUM_ROAD_AIDS_TYPE = ("DType-1", "DType-2", "PType") DType-1(直接式1): DType-1
如果评分项是空集,则是0分。 C类, 不参与评分 AB类log函数评测分数计算实现(Equation) 本设计的评测分数旨在反映自动驾驶的安全性,因此计算过程中的评测分值分布为: A类:60分 B类:40分 具体实现公式为: 其中: : A类指标参与评测的总数目。 : A类指标未通过的数目。
仿真平台定义了eva.proto,用于支持用户自定义实时评测的功能,具体的proto字段说明见其他相关文档。 自定义实时评测算法的实现有如下几个步骤: 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。同时,自定义评测算法也可选择对接八爪鱼提供的Da
straight城区直行 用途:创建straight城区直行的静态场景(地图) 参数:参数如下表 表1 straight城区直行参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度。 left_lane_num
CPU:输入CPU核数。 内存:输入内存大小。 如果需要使用关键字功能,请确保算法程序可以在前台(stdout)打印该日志。建议使用日志库实现输出,如果使用printf等调试打印,可能结果会无效。 以上信息填写完成后,单击“创建”新建算法。 查看算法详情。 算法新建后,在“算法列
镜像版本:选择镜像版本。 启动命令:请输入启动文件地址。 数据类型:此处只支持选择“数据脱敏”。对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形,实现敏感隐私数据的可靠保护。 单击“确认”,即可创建一个脱敏算子。 脱敏算子相关操作 在“算子管理”页签,还可以完成以下操作。 表1 脱敏作业相关操作
junction 简述:地图场景为交叉口。lead_vehicle和主车Ego一前一后分别以LeadVehicle_TargetSpeed_Ve0和Ego_TargetSpeed_Ve0的初始速度向交叉口行驶,Ego设定了目标在右转车道上的目标点Target_position,仿
one_way_junction单行线路口 单行线路口是指该路口的所有road均为单行线,比如一个普通的十字路口由8条road组成. 用途:创建junction城区路口的静态场景(地图) 参数:参数如下表. Parameter Type Mandatory Description
merge 简述:地图场景为匝道合流。主车Ego在主道行驶,初始速度为Ego_InitSpeed_Ve0,Ego设定了目标在主道右侧2车道上的目标点Target_position,仿真开始后激活Ego控制器(控制器会影响Ego去往Target_position的寻路算法,但目前仿
straight 简述:地图场景为直道。lead_vehicle和主车Ego在主道上分别以40kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶,Ego设定了目标在主道右2车道上的目标点Target_position,同时激活Ego控制器(控制器会影响Ego去往Ta
split 简述:地图场景为匝道分流。lead_vehicle和主车Ego在主道的同一车道上分别以35kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶,Ego设定了目标在匝道上的目标点Target_position,仿真开始后激活Ego控制器(控制器会影响Ego去
CPU:输入CPU核数。 内存:输入内存大小。 如果需要使用关键字功能,请确保算法程序可以在前台(stdout)打印该日志。建议使用日志库实现输出,如果使用printf等调试打印,可能结果会无效。 以上信息填写完成后,单击“创建”新建算法。 查看算法详情。 算法新建后,在“算法列
授权项:自定义策略中支持的Action,在自定义策略中的Action中写入授权项,可以实现授权项对应的权限功能。 依赖的授权项:部分Action存在对其他Action的依赖,需要将依赖的Action同时写入授权项,才能实现对应的权限功能。 IAM项目(Project)/企业项目(Enterprise
路网设置(Road Network) 路网设置的相关文件都需要在交互页面上传,如果语句设置文件与上传文件有出入,以上传文件为准。 地图文件(Logic file) 地图文件(xodr文件)使用set_map_file语句指定。 具体场景使用xodr文件,逻辑场景使用odr文件。 例1:具体地图
内置场景挖掘规则 内置场景挖掘算法都是基于规则进行片段挖掘。平台支持的内置场景挖掘规则如下: 道路---道路环境---高速 检验规格: 包含高精地图信息 主车行驶区域road级别type为motorway 道路---道路环境---城市快速路 检验规格: 包含高精地图信息 主车行驶