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X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload DataOverviewPayload object
自动驾驶车辆在行驶过程中，当车道的曲率发生较大变化时，可能会出现横向控制效果不佳导致的长时间车辆横向振荡。 蛇行检测的目的是判断车辆是否出现横向振荡，利用车辆的横向加速度的正负变化来判断蛇行是否发生。 正值大于和负值小于的比例都大于该时间段的10%时，则判断此时间段发生蛇行。 在及少数的连续S型弯道
声明本场景为静态场景，即为本例中第2行。 声明所有要泛化的变量，即为本例中第4行。 create_merge说明是匝道合流的种子场景，即为本例中的第6行。 函数create_merge的入参即指定本场景中的所有参数具体值，即为本例中的第6-7行。 scenario Merge:
Green Light）检测 绿灯通行检测的目的是判断主车在接近十字路口后， 如果是绿灯， 主车是否直接通行而没有停止。 另外，当交通灯由红灯变为绿灯后， 主车重新启动的时间是否太大。 本设计认为在绿灯状态下， 如果前方没有行人和引导车的情况下， 主车在停止线前20m范围内发生停车行为，
parallel：同步执行下方代码块内的动作action。 serial：依次执行下方代码块内的动作act。 例如下方样例中，do parallel:下的assign_init_speed，assign_init_position和wait elapsed(10s) 是同步执行的。而serial:下的lead_vehicle
乘员舒适性检测关注的是自动驾驶车辆行驶过程中，驾驶员感受到的舒适程度。 舒适程度通常可以利用整个行驶过程中的速度方差来进行客观反映，而变异系数是可以对不同速度区间舒适程度进行比较。 变异系数的公式如下所示。 表示变异系数，表示标准差，表示均值。 本设计当主车速度的变异系数大于0.15时，判定乘员舒适性检测不通过。
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
智驾模型简介 通过与AI模型、大模型的结合，提供高精度自动标注能力，大幅度降低传统人工标注数据真值的成本。提供场景数据集生成能力，帮助自动驾驶模型训练快速扩充数据集，低成本获取难例数据集。提供多模态场景理解和检索能力，帮助客户在海量样本库快速、智能的分类和检索。 前提条件 开通相应服
Driving）检测 逆行检测的目的是判断主车行驶过程中是否按车道规定的方向行驶。 根据OPNENDRIVE中对车道的lane id的定义， 沿着道路的reference line的前进方向， reference line右侧的lane id由0逐渐递减，左侧的lane id由0逐渐递增。
通行速率用于评价主车在场景中从起点到终点的效率，主车越快到达终点，则通行速率越高。 本设计取通行速率的默认阈值为0m/s，即如果主车平均速度小于等于0，则该指标不通过。 通行速率指标可有效避免主车一直不动，其他评测指标均通过，导致得分却很高的情况发生。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：speedX。
立且隔离的可用区，这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区，您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中心基础设施相比，可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 Octopus通过对DB的数据进行备
Sign）检测 警告类交通标志前行为检测的目的是判断主车在各种警告类标志前行为是否合理，主要包括两个方面的检测： 在警告类标志前车速是否太大 在警告类标志前是否有明显的加速行为 本设计认为当主车的车速大于或者加速度大于时，警告类标志前行为检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是
蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数，来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果，并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示，同样对于µ=0，δ=1的正态分布，可以利用更少的采样点得到相同的分布，并且不会产生明显的聚集现象，边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样 联合概率分布采样
会存在主车与对向车辆存在横向冲突的情况， 应对对向车辆冲突行驶检测的目的是判断主车在这种情况下， 能否进行适当的转向和减速避让， 从而保证安全性。 其中主车需要进行避让的前提条件是： 当主车前端与对向行驶的车道纵向距离一定范围内（本设计取10m）， 并且主车与对向车辆的横向距离小于两者一半车宽的和。 当满足该条件后，
主车行驶区域在同一road下切换不同的lane 主车行为---加速度---加速 检验规格： 主车的车速每秒加速超过5% 过程持续时间超过3秒 加速前主车的车速高于2米/秒 主车行为---加速度---减速 检验规格： 主车的车速每秒减速超过5% 过程持续时间超过3秒 减速前主车的车速高于5米/秒，主车的车速低于2米/秒时停止检测
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。
流水和明细账单”查看费用账单，以了解自动驾驶云服务某个产品在某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后，会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统进行结算。按需计费模式产品根据使用量类型的不同，分为按小时、按天、按月三种周期进
排队任务管理 不同用户可以对自己的任务进行优先级排序。 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 并行仿真”。 在界面的右上角，单击“排队任务管理”，可对需要管理的任务进行上移，置顶等操作。 图1 排队任务管理 父主题： 并行仿真
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
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