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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型弯道情况下，可能会出现假阳性结果，这会在评测报告中进行体现。
在路（On Road）检测 在路检测的目的是判断主车是否在可行驶的道路上驾驶。 根据OSI中车道类型定义，当主车行驶的道路类型为osi3.Lane.classification.type.TYPE_NONDRIVING，则认为主车在路检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
压实线（Onto Solid line）检测 压实线检测的目的是判断主车行驶过程中是否压到实线。 当主车与距离最近的车道线的小于主车宽度的一半时，并且该车道线的类型为OSI定义的osi3.LaneBoundary.classification.type.TYPESOLIDLINE，则认为主车的轮胎已经压到实线。
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的数据进行备份，保证在原数据被破坏或损坏的情况下可以恢复业务。
跟车起停（Stop and Go）检测 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。
警告标志前行为（Warning 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。
礼让行人（Polite To Pedestrian）检测 礼让行人检测的目的是判断当行人横穿马路时， 主车是否有礼让行为。 具体的礼让行为包括在行人横穿马路过程中， 进行停车已经停车距离要合适， 并且当行人离开车道后， 主车重新启动时间要合适。 其中停车距离允许用户自定义，本设计
数据包列表相关操作 任务 操作步骤 切换视图 单击列表左上角“切换视图”，数据包可以由列表和图表两种视图相互切换。 数据日历 单击“数据日历”，选择年月份，日历中显示代表当日场景片段的色块。 图2 数据日历 单击色块，在下侧展示采集车辆的采集信息。 鼠标悬停在图片上，单击播放按钮，页面跳转至“回放”页面。
${BADCASE_RESULT}/annotations用户提供坏例的标准Octopus标注数据。 ${BADCASE_RESULT}/records用户保存坏例记录文件位置。 示例命令： python ${SCRIPT}/eval.py --image ${DATASET} --output
Cruise Control）的最大减速度，和AEB（Autonomous Emergency Braking）的最大减速度。 急刹检测的目的是判断主车在行驶过程中是否达到ACC和AEB的最大减速度。 ACC的最大减速度通常为。 AEB的最大减速度通常为。 该两项子指标关联的内置可视化时间序列数据均为：accX。
对于镜像类型的资产，Octopus会将资产保存在Octopus官方的SWR仓库内。 对于用户提供的一些个人信息，Octopus会保存在数据库中。 父主题： 安全
表示该标注任务为联合标注。关闭开关表示标注任务为3D标注。 图7 放大标志 标注完成后，勾选标注界面下方“已标注”。如果判断属于难例，还需勾选“难例”。如果判断该图片属于无效图，勾选“无效”。当前数据标注完成后单击“保存任务”。单击“下一张图片”继续标注。 在标注过程中，为防止标注丢失，可随时单击“保存任务”。
换道（Lane Change）检测 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，
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，
传输加密（HTTPS） 支持HTTP和HTTPS两种传输协议，为保证数据传输的安全性，推荐您使用更加安全的HTTPS协议。 数据备份 支持设置数据库的备份和恢复，来保障数据的可靠性。 权限最小化 临时AK/SK和SecurityToken是系统颁发给用户的临时访问令牌，通过接口设置有效
景转仿真场景能力。最大可管理500TB数据。 自动驾驶标注云服务-基础版 最大支持100个在线标注用户数支持2D、3D目标标注、语义分割、连续帧标注、融合标注，具有满足自动驾驶所需的标注工具，支持预标注。 自动驾驶训练云服务-基础版 支持算法管理、模型管理、自动驾驶相关的模型评测、badcase、可视化报告等。
Octopus服务部署了态势感知服务，以感知攻击现状，还原攻击历史，同时及时发现合规风险，对威胁告警及时响应。 Octopus对存放关键数据的数据库部署了数据库安全服务。 云服务防抖动和遭受攻击后的应急响应/恢复策略 Octopus服务具备租户资源隔离能力，避免单租户资源被攻击导致爆炸半径大，影响其他租户。
绿灯通行（Drive Through 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，
车道保持（Lane Keeping）检测 车道保持检测的目的是判断主车在行驶过程中能否很好地沿车道中心线行驶。 车道保持检测分为两个指标： 偏移车道中心线距离检测 偏移车道中心线横摆角检测 偏移车道中心线距离检测是指主车的质心相对于车道中心线的垂直距离，当该偏移距离大于某一阈值时（本设计取0
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
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