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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，
容对用例进行查询。 删除用例 对于自定义用例，用户可单击用例名称后“操作”栏下的“删除”，删除该场景测试用例。 说明： 删除后该用例将不再应用于测试套件中，请谨慎操作。 用例状态为“已关闭”和“已发布”的测试用例不允许删除。 批量操作 对于自定义用例，可勾选多个测试用例前勾选框，
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
批次任务”，填写任务信息。 图1 添加批次任务 任务名称：由“项目需求方-项目类型-备注”组成，项目需求方-项目类型不可修改，备注信息可自定义。 规范：可根据需求选择规范，也单击“添加规范”添加新的规范，具体操作请参考规范管理，附上规范便于标注和审核人员在标注和审核过程中依据规范进行标注和审核，提高任务完成质量。
作业输入输出规范 用户完成自定义场景挖掘镜像上传后，在运行作业容器时，Octopus平台会向作业容器中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为数据源的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag output_dir: 场景挖掘作业运行结果输出目录，例如/tmp/output
策略包含系统策略和自定义策略，如果系统策略不满足授权要求，管理员可以创建自定义策略，并通过给用户组授予自定义策略来进行精细的访问控制。策略支持的操作与API相对应，授权项列表说明如下： 权限：允许或拒绝某项操作。 对应API接口：自定义策略实际调用的API接口。 授权项：自定义策略中支持
批次任务”，填写任务信息。 图1 添加批次任务 任务名称：由“项目需求方-项目类型-备注”组成，项目需求方-项目类型不可修改，备注信息可自定义。 规范：可根据需求选择规范，也单击“添加规范”添加新的规范，具体操作请参考规范管理，附上规范便于标注和审核人员在标注和审核过程中依据规范进行标注和审核，提高任务完成质量。
练时间，提升训练效率。 支持上传自定义算法和自定义模型，提升算法泛化能力和识别率。 支持模型管理与评测，提高模型的准确性，持续提升自动驾驶安全系数。 仿真服务 以测试为核心。 提供车辆动力学仿真、自动驾驶算法仿真、传感器仿真、交通流仿真等功能，实现对自动驾驶算法的大规模仿真测试，持续提升自动驾驶算法的安全性。
物或依赖库添加到算法文件根目录下。推荐将通用依赖编译安装操作放在算法绑定的用户自定义镜像。 算法训练运行态不支持动态联网安装依赖，包括但不限于apt/apt-get/pip等命令，建议提前安装在自定义镜像中。 相关参数说明 表1 相关参数说明 名称 环境变量 默认值 备注 数据集目录
车道线图片标注任务 车道线图片标注任务是指依据标注规范对真实路采图片中出现的道路中的车道线、斑马线等交通线路进行标注，一般区分实线、虚线，按需求增加颜色、遮挡程度等额外属性。 图1 车道线图片标注任务 绘制对象 单击车道线标注任务，选择一张图片进入人工标注。 绘制对象。 单击左侧工具栏实线
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/cud
文本标注任务是指单段文本进行标注，支持分词标注、实体标注、实体关系标注、意图标注及文档属性标注。提供文本标注模板工具，且可以通过管理后台进行标签和属性的配置；支持自定义标签属性及默认标签属性模板；支持多种标签展示类型；支持字体大小和行间距设置；提升项目功能完整性和标注服务在文本标注场景下的竞争力。当前支持
根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下： 数据批导：创建数据导入任务，收集采集车辆原始数据。 数据处理：支持根据自定义数据服务算子，对数据包进行处理，创建不同类型的作业。 回放仿真：通过回放仿真算子生成回放仿真作业，支持对比回放功能。 父主题： 数据处理
Scenarios》文献和德国Pegasus项目的场景分类体系，从道路、交通条件、环境条件等层次描述场景。 用户可根据业务所需扩展标签体系，创建自定义标签，自定义标签支持新建、编辑、删除等管理功能，支持树状分层结构，最大支持10层。 导入标签 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 单击页面右上角的“标签管理”，单击“
选择“标注项目”页签，单击“创建项目”，参考下表填写项目信息。 图1 创建项目 表1 标注项目参数 参数 说明 项目名称 项目名称不支持自定义，由需求方、任务类型、预计完成日期以及备注组成。其中，需求方、任务类型以及预计完成时间必填。 标注团队 负责完成该项目的标注团队。团队需提前在创建团队中创建完毕。
数据导入任务的三种方式，帮助用户把车载平台输出的数据上传至Octopus平台上。 对象存储导入数据：用户需先将数据包上传至对象存储桶（可自定义）中，再导入到Octopus平台。上传速率快，适合上传大数据量（超过2G）的数据包。 单个数据包时长均不可超过10分钟。 目前MP4文件只支持对象存储导入。
与引导车的相对速度。 即使主车未发生碰撞，当碰撞时间过小时，发生碰撞的风险太大，这样也是不合理的。 当碰撞时间小于某一阈值（该阈值可用户自定义，本设计默认取1.5s），则判定碰撞时间检测不通过。 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_POINT。
选择“标注项目”页签，单击“创建项目”，参考下表填写项目信息。 图1 创建项目 表1 标注项目参数 参数 说明 项目名称 项目名称不支持自定义，由需求方、任务类型、预计完成日期以及备注组成。其中，需求方、任务类型以及预计完成时间必填。 标注团队 负责完成该项目的标注团队。团队需提前在创建团队中创建完毕。
跟车起停检测的目的是判断主车跟随前车停车后能否在前车启动后重新启动。 当主车跟随前车制动停止后， 前车重新启动后， 主车重新启动的时间要合适， 该时间允许用户自定义， 本设计默认取3s。 当重新启动时间大于指定阈值时， 则跟车起停检测不通过。 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
车头时距检测的目的是判断主车行驶过程中与其他交通车的车头时距是否台小。 车头时距是主车与引导车的相对距离除以主车的速度。 即使主车未发生碰撞， 当车头时距过小时（该阈值可用户自定义，本设计默认取2s）， 发生碰撞的风险太大， 这样也是不合理的。 车头时距和碰撞时间两者都是描述碰撞风险大小的。 车头时距适合判断主车和引导车速度都很高，
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