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split 简述:地图场景为匝道分流。lead_vehicle和主车Ego在主道的同一车道上分别以35kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶,Ego设定了目标在匝道上的目标点Target_position,仿真开始后激活Ego控制器(控制器会影响Ego去
人车类型图片标注任务 人车类型标注任务主要是对真实路采图片中出现的人物、车辆等进行标注。 图1 标注示意图 绘制对象 绘制矩形框。 选择矩形图形工具(快捷键3,非小键盘)。 在标注列表中选择需要标注的类别(非必要,也可等标注完成后,右键修改类别)。 单击选择的第一个点,移动鼠标选择需要绘制的第二个,再次单击结束。
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
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,
训练任务 Octopus平台为用户提供训练任务管理(支持分布式训练),任务实时日志,产物(模型)管理等多种功能。 创建训练任务 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 训练任务”。 单击“新建训练任务”,填写基本信息。 图1 新建训练任务 名称:任务组名称,包含中英文、数字、“_”“-”,不得超过32个字符。
环境变量使用说明 镜像运行时,会向运行环境注入部分默认文件配置: 表1 环境变量说明 任务名称 文件名 环境变量 预标注任务 待标注数据集目录 OCTPS_DATASET_DIR="/tmp/…/data" 模型仓库中的模型算法目录(非内置) OCTPS_MODEL_DIR="/
标注样例 Octopus标注平台功能众多,类型复杂。为帮助用户更快适应标注平台功能,熟悉标注平台界面,开展业务。本节以较典型的标注任务为例,详细介绍标注平台对不同标注任务的操作指导,用户可参考操作指导,依据标注规范快速在平台展开标注。 人车类型图片标注任务 2.5D人车图片标注任务
批量仿真调优 仿真服务可以提供基于云资源的大规模并行仿真。仿真过程中,涉及资源配置与调度。合理配置任务的资源占用,可以尽可能地提高资源利用率,进而提高仿真测试并行度,增加算法测试的里程数。 获取并配置算法实际资源占用 创建仿真算法时,需要填写算法镜像占用的CPU以及内存。这个将影
预标注模型文件 预标注模型完成对数据的推理,并将推理结果按照规定格式放在指定路径中。 模型文件基本要求 自定义模型包通过环境变量获取数据集路径和推理结果存放路径,将每帧数据的推理结果按照规定格式存入规定路径的json文件中。 自定义模型包中必须包含启动文件。除此之外,还可包含一些
新增标签 Octopus平台提供ODD筛选对场景分类,同时还支持用户根据业务所需创建自定义标签,从其他维度分类场景,更高效管理场景库。在创建仿真评测任务时,基于分类标签体系,可快速筛选出符合评测任务需求的场景。 ODD筛选:每个自动驾驶系统运行的前提条件和适用范围可能不同,因此在
预审核模型文件 预审核模型完成对已标数据的审核,并将审核结果和审核所用的审核规则按照规定格式放在指定路径中。 模型文件基本要求 自定义模型包通过环境变量获取数据集路径和推理结果存放路径,将每帧数据的审核结果按照规定格式存入规定路径的json文件中。 自定义模型包中必须包含启动文件
评测算法的自研proto接口 背景 Octopus内置一套评测算法,用于对自动驾驶系统的性能表现进行多维度评测。内置评测算法的评测结果按照eva.proto中的定义,序列化成pb文件保存起来。 Octopus仿真平台的前端通过解析评测pb对评测结果进行展示,目前控制台展示主要分为两大方面:
Octopus开发基本流程? Octopus是一站式自动驾驶开发平台,从数据收集上云,到自动化处理数据,自动或手动标注数据,创建并增量更新数据集,并将数据集用于模型训练,以及基于特定场景的在线仿真,用户都可以在Octopus平台上完成。 图1 Octopus开发流程 采集数据 指
使用前必读 概述 调用说明 终端节点 约束与限制 基本概念
Octopus数据集格式说明 在上传数据集前,请用户仔细阅读本章节。 图片标注数据集文件说明 点云标注数据集文件说明 音频标注数据集文件说明 文本标注数据集文件说明 父主题: 数据集
图片标注数据集文件说明 Octopus格式文件基本要求(图片标注) 上传的Octopus格式数据集需包含以下文件。 ├─ 时间戳1 ├─时间戳1.jpg #时间戳1对应的已标注图片 ├─时间戳1.json #时间戳1内该标注图片的所有标注信息 ├─
训练算法 平台支持算法创建。用户可通过上传符合平台规范的算法文件来完成算法的创建,创建的算法可用于训练任务中。 添加算法 添加算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下: 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”,填写算法基本信息。
Struct struct类型,又称结构类型,是一种由简单类型(例如int、float、string类型,scalar类型,简单的struct类型等)构建的复杂类型,一般用于表示抽象的道路结构,与地图文件中的具体的道路结构建立关联。osc2.0支持的struct类型有:odr_p
急刹(Emergency Braking)检测 自动驾驶车辆急刹有两个典型阈值:ACC(Adaptive 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。
平稳起步(Gentle Start)检测 汽车起步时加速度太大会给人带来不舒适的感受。平稳起步检测的目的是判断自动驾驶车辆起步过程中加速度是否过大。 起步过程的判定是指车辆当前速度为0,并在0.5s后速度大于,这个0.5s内的时间段为起步过程。 起步过程中如果加速度大于一定阈值(