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String 输出类型 枚举值： DATA_MARK(数据标记) OPEN_DATA(数据回放) DATA_SET(数据集) REPLAY_SIM(回放仿真) PLOT_DATA(数据图表) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) visibility 是 String 可见范围
String 输出类型 枚举值： DATA_MARK(数据标记) OPEN_DATA(数据回放) DATA_SET(数据集) REPLAY_SIM(回放仿真) PLOT_DATA(数据图表) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) config DataProcessorConfigRequest
warehouse_id 是 String 抽帧结果放入的数据仓库id dataset_id 否 String 抽帧结果放入的数据集id 最大长度：36 topics 是 Array of strings 抽帧topic列表，仅限对应数据包内lidar和camera类型的topic，最多10个 数组长度：1
些场景需要特定次数的激活预警：例如当一个场景中主车驾驶过程中会碰到n个盲区，此时必须正好激活n次才能证明主车算法通过；因此支持让用户设置各项子指标是否需要预警和期望的预警次数； 默认期望的预警次数为-1，此时只要该预警功能激活至少一次，则评测项通过；当设置期望的预警次数为正数或0
仿真器回放 前提条件 Octopus平台需要有可以正常使用的仿真器。 查看仿真器回放 仿真器回放页面可自动播放车辆的行动场景。 具体仿真器操作请参考仿真器。 父主题： 场景回放
换道检测的目的是判断主车在换道过程中的换道持续时间以及换道时的侧向加速度是否合理。 换道是指当主车所在的road id保持不变， 在某一时刻，其lane id发生变化， 在该时刻的前后一段时间内主车处于换道过程。 对于判定换道时的侧向加速度是否合理， 本设计考虑换道时刻的前后2s的时间段内的侧向加速度是否太大，
返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端（例如：浏览器）选择。 301 Moved Permanently 永久移动，请求的资源已被永久的移动到新的URI，返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其它地址。 使用GET和POST请求查看。
是否有自行车道。 sidewalk bool yes 是否有人行道。 main_speed speed yes 主路的限速值。 road_length length yes 主路的长度。 参数取值范围： lane_width: length = [3m..4m] left_lane_num:
以较低速度在路面、人行道或自行车道上行驶的人力驱动的两轮车辆。 行人Pedestrian 道路上自由行动的所有人员。 交通灯Traffic Lights 交通灯，即红绿灯，标注的一个实例仅包含一个三联装的红绿灯，无论横向或纵向。 拖车Trailer 拖车，被拖拽的车辆或集装箱。 路障Road barrier
平台提供算法编辑器，在创建成功的算法名称后单击“在线编辑”，或单击算法详情页右上角的“算法编辑”，进入该算法的在线编辑页面。如图6 在线编辑算法，界面左侧显示的是该算法包内的所有算法文件，以目录树的形式展示，支持编程语言的渲染，支持MarkDown文件的实时双屏预览。 图6 在线编辑算法
输入输出文件格式要求。 单击“确认”，完成3D预标注车道线检测的创建。 3D预标注车道线检测相关操作 3D预标注车道线检测还可以进行以下操作。 表1 3D预标注车道线检测相关操作 任务 操作步骤 停止任务 只有排队中的任务才能执行停止操作。 查看任务详情 单击任务名称，在任务界面
Light）检测 红灯前行为检测的目的是判断主车在遇到红灯时能否在停止线前停车， 并且与停止线的距离保持在合理的范围。 判断能否在停止线前停车是指当主车前端超出停止线后， 主车速度大于零时， 则主车没能在停止线前停车。 这要排除主车在非箭头红绿灯右转的情况。 判断主车停车后距离停止线是否合理时，
镜像仓库 镜像仓库 镜像制作（数据集） 镜像制作（标注） 镜像制作（训练） 镜像制作（仿真）
静态场景组成 静态场景提供了4个种子场景，静态场景的生成和泛化都基于这些种子场景。 四个种子场景分别为： straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 父主题： 静态场景（地图）
驾模型微调服务。开通后，当模型微调状态为“运行中”，会根据创建模型微调任务时选择的资源按需计费。 开通服务 登录Octopus服务平台，在左侧菜单栏中单击“总览”。 在“模型微调”模块，单击操作栏中的“开通服务”。 图1 开通智驾模型微调服务 单击“确认”，确认开通智驾模型微调服务。
自动驾驶云服务全流程开发 使用流程 准备工作 数据处理 标注服务 训练服务 仿真服务
'-4', 5.0m, 0.0m)时，地图上必须有id为'0'的road，该road上必须有lane_id为 '-4'的lane，该lane至少有5.0m以上的长度。如果设置的初始位置找不到地图中的对应元素，将泛化出无效的场景。 绝对位置 m_odr: odr_point = map
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 故障恢复 更新管理 认证证书 安全风险知会
p，Traffic。 自动推荐标签的依据为：OpenSCENARIO元素到OpenLABEL标签体系元素的映射，主要为OpenSCENARIO的Environment和Entity字段到OpenLABEL的Weather和RoadUser标签树的映射。 图3 选择标签 Json文
到达终点（Reach Destination）检测 到达终点检测的目的是判定主车是否到达场景文件中指定的全局路径规划的终点。 当主车的车辆坐标系原点进入终点为半径R（本设计取R为2m）范围内时， 则判定主车到达了终点。 在没有设置终点时， proto协议会把目标点默认初始化(0,0
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