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内置评测指标简介 评测算法从驾驶安全性，合规性，智能性，舒适性维度对自动驾驶系统进行全面评价。评测指标的pass/fail标准比较复杂，需要对一些评测函数的细节进行介绍。 point_type：是一个PointType的枚举类型，表示该子类指标发生特殊状态（一般是指发生异常）时的
安全性评测指标 碰撞（Collision）检测 碰撞检测的目的是判断主车是否与其它交通参与物发生碰撞。 在进行碰撞检测时，根据与主车碰撞的物体类型的不同对碰撞类型进行细分。 具体分为： 车的车碰撞检测 追尾检测 被追尾检测 正面对碰检测 垂直角度碰撞检测 斜角侧碰检测 车人碰撞检测
合规性评测指标 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.TYPES
B类指标不通过，则对应的评分会小于60分。 AB类log函数评分原则（Principle） A类，错一项就不能及格（低于60）。 B类，再怎么错都不会不及格（除非评分项不包括A类）。 全错则是0分，全对则是100分。 如果评分项是空集，则是0分。 C类， 不参与评分 AB类log
Open SCENARIO2.0场景说明 动态场景 静态场景（地图） 动静态配套样例 父主题： 仿真服务
如果需要进行精细的权限管理，请参考创建用户并授权使用服务。 已完成八爪鱼自动驾驶云服务公测申请。如未完成，请参考申请公测。 已购买八爪鱼自动驾驶云服务。如未完成，请参考购买开通Octopus服务。 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发
</ConditionGroup> </EndConditions> </Storyboard> </OpenSCENARIO> 父主题： 仿真服务常见问题
下载任务报告 任务完成后，用户可下载PDF格式的任务报告至本地，便于查看。单击任务名称后“操作”栏的“更多 > 下载PDF”即可。 父主题： 仿真服务快速入门
批次任务可以拆分为多个子任务，方便多人进行操作。 拆分批次任务 当样本数量庞大时，平台可对批次任务做拆分处理，具体步骤如下： 在左侧菜单栏中选择“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称，进入项目内任务列表。 选择“批次任务列表”页签，单击操作栏中的“拆分”。 输入子任
统计信息 在批次子任务的“统计信息”页面，可查看该任务详情，项目任务流程以及标注对象统计信息。 任务详情：任务名称、数据类型、标注状态、任务包含的标注信息等。 项目任务流程：显示任务当前进度情况。 标注框数统计：人工/预标注对象数量统计。 审核框数量统计：审核结果的统计。 标注帧数统计：任务标注帧数的统计。
目标检测3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1611801018801 | +--- 1611801018801.json | +--- 1611801018801.pcd +--- 1611801024401 | +--- 1611801024401
动静态配套样例 种子地图的逻辑场景样例（仿真器B） 父主题： Open SCENARIO2.0场景说明
AB类均匀权重（Average）评分方案 该方案同样分为AB两类指标，其中A类总分为60分，B类总分为40分，A类指标按均匀权重扣分，B类指标同样按均匀权重扣分。 AB类均匀权重评分原则（Principle） A类60分，各A类指标得分权重相同。 B类40分，各B类指标得分权重相同。
3D预标注车道线检测 3D车道线检测 Tiff强度拉伸 父主题： 智驾模型服务
创建算子 在左侧菜单栏中，选择“数据处理 > 数据处理”。 在“算子管理”页签单击“新建算子”，填写算子信息。 表1 新建算子参数 参数 说明 名称 算子名称，不得超过64个字符。支持中英文、数字、“-”、“_”，不支持特殊字符。 描述 算子内容、用途等的简要描述，不包含“@#$%^&*<
任务列表 任务列表展示批次任务列表中所有子任务下的任务，方便用户直观查看所有的任务。 在任务列表还可以进行认领、提交、释放、退回、审核和删除等操作。 在任务列表也可以导出任务。 父主题： 批次任务
评分方案介绍 Octopus评测指标共有30多项大类指标，当规控算法未通过某些评测指标后，评测分数应能反映算法的性能表现。 本设计根据指标的重要程度将其分为三大类： 主要指标（以下简称A类）。 次要指标（以下简称B类）。 未定义重要度指标（以下简称C类）。 本设计提供如下三种内置的评分方案：
项目内标注物管理 项目内标注物管理展示该项目下创建的标注物，只与该项目关联。 创建标注物 在左侧菜单栏中选择“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称，进入项目内任务列表。 选择“标注物管理”页签，单击“创建标注物”，填写相关信息。 表1 创建标注物参数 参数
SLAM构图简介 本任务旨在为4D-BEV数据自动化预标注提供点云地图，进而辅助车企构建自动驾驶车端BEV算法训练提供数据真值生成能力。 本任务将依赖融合定位、运动畸变校正、闭环检测和点云融合等能力构建，对多源传感器数据进行SLAM位姿解算，并在八爪鱼平台上展示激光点云融合结果。
场景样例（Scenario Examples） 如下介绍具体场景样例和逻辑场景样例。 具体场景样例 import standard scenario my_scenario: # Road Network map: map map.set_map_file("
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