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straight 简述：地图场景为直道。
straight城区直行 用途：创建straight城区直行的静态场景（地图） 参数：参数如下表 表1 straight城区直行参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度。
road_aids_type 匝道类型，用于静态场景的split场景和merge场景。
junction_type junction（交叉口）类型，用于静态场景的junction场景 road_aids_type list ENUM_ROAD_AIDS_TYPE = ("DType-1", "DType-2", "PType") crossroad：十字路口 T-junction
启动文件（必选） 算法的启动文件，直接填写相对路径，如 “main.py” 或“tools/main.py”。 需要编译的依赖（可选） 如果使用了第三方的需要编译的算法库，将编译脚本或编译产物或依赖库添加到算法文件根目录下。
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）
使用wait来设定触发条件condition时，必须在serial下执行，否则wait无效。 触发条件（elapsed） 使用wait elapsed(time)的方式设定等待时间，不返回值。 使用方法：经过设定的等待时间后，触发动作。
标注镜像Dockerfile示例 一般情况下，引擎主要包含预标注算法或预审核算法运行所需要的基本依赖环境，用户也可将预标注算法或预审核算法包内置在AI引擎中。 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。
示例命令如：bash start.sh，python main.py等。 运行命令需满足以下条件： 不能为空。 必须是满足ASCII码的字符串。 不能包含特殊字符\@#$%^&*<>。 不能超过255个字符。 用例发布。
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）时的时刻点用哪种形式存储起来。
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。
具体步骤如下： 选中左侧工具栏“追踪 > 插值标注 > 线性插值 / AI插值”，开启插值模式。 插值标注开启中，可通过左侧图标切换或使用快捷键切换插值计算模式（线性插值 / AI插值）。 在第n帧选中一个追踪对象的标注框。 c 按c键将当前帧设置为关键帧。
图2 2D补框 在点云界面单击左侧工具栏“AI标注”（快捷键b），框选3D，此时右侧标注列表只展示关联对象的标注物。双击空白处退出绘制状态，右侧标注列表展示所有的标注物。 图3 点云补框 双击3D框，打开三视图。
3, main_speed: 120kph, ramp_speed: 60kph, radius_of_curvature: 200m, ramp_length: 250m, road_aids_type: my_road_aids_type) 父主题： 领域模型设计
road_aids_type为enum类型，详见附录Enum lists的road_aids_type一节。
scenario Merge: m_scene: scenery lane_width: length = [3m, 4m] my_road_aids_type: road_aids_type == "DType-1" m_straight: merge
(训练任务) TRAINING_EVALUATE(模型评测) TRAINING_COMPILE(模型编译) ANNOTATION_MANUAL(人工标注) ANNOTATION_AI(预标注) ANNOTATION_SEGMENTATION(交互式分割) COMMON_DATASET
/{id} octopus:dataImportRecord:get √ √ 删除导入任务 DELETE /v1.0/{project_id}/data/import-records/{id} octopus:dataImportRecord:delete √ √ 启动数据导入任务
failed_jobs object 失败作业信息 total_jobs_num total_jobs_num object 今日作业数量 表7 failed_jobs 参数 参数类型 描述 processor_jobs Array of DataTaskVo objects 算子作业
(预标注) ANNOTATION_INSPECTION(预审核) TRAINING_TRAIN(训练/评测) TRAINING_COMPILE(模型编译) TRAINING_DEV(开发环境) TRAINING_NOTEBOOK(Notebook) SIMULATION_ALGORITHM
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