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sidewalk: bool = [true, false] main_speed: speed = 60kph road_length: length = [550m, 600m] straight_1: straight with: keep(it.lane_width
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
有助于用户快速完成算法开发。 算法文件基本要求 算法文件目录结构可参考如下，需要包括启动文件“xxx.py”（启动文件名可自定义），以及一些必要的训练文件。 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）
false) keep(it.main_speed == 60kph) keep(it.road_length == 500m) create创建 my_straight: straight = scenery.create_straight(lane_width: 3m
同一个任务配置运行多次仿真任务都可以改变什么？ 基于同一个任务配置运行多次仿真任务，可以更改“算法版本”，见下图。 不支持修改任务配置和场景库、测试套件的关联关系，但是可以继续往场景库以及套件中增删场景或用例。新运行的任务，则会读取当下场景库或用例中的场景数据。如果清空里面的有效场景或用例，会导致任务运行失败。
road_aids_type 匝道类型，用于静态场景的split场景和merge场景。 road_aids_type list ENUM_ROAD_AIDS_TYPE = ("DType-1", "DType-2", "PType") DType-1（直接式1）： DType-1
标注管理 标注管理主要提供可视化的标注物管理，支持自定义创建多种标注物的形状和颜色，可用于预标注和人工标注指定物体，或自定义算法模型中关联特定标注物。如果在创建标注模板时，没有找到满足当前所需的标注物，则可以通过标注物管理添加新标注物。 不同标注物可依靠标注物名称以及标注物描述区分。
Octopus平台提供了从“数据准备 → 标注数据 → 训练模型 → 仿真任务”的全流程开发，针对每个环节，其使用是相对独立自由的。本章节梳理了Octopus使用流程详解，此文档介绍其中一种方式完成自动驾驶开发。 图1 Octopus的使用流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导
台，让用户无需过多关注底层资源，聚焦算法和模型开发。用户可上传符合Octopus平台规范的训练算法，将成熟的算法创建训练任务生成训练模型。此外，训练服务提供多种模型评测指标，从多维度衡量模型质量。让自动驾驶研发更便捷。训练服务的开发流程如下： 训练服务操作引导如下： 算法管理：负责管理用户上传的符合平台规范的算法。
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
成员认领。标注任务的操作人员是标注任务的实际执行人员，根据标注任务所处流程，有标注员、审核员和验收员三种职能。 标注服务的开发流程如下： 图1 标注服务开发流程 标注任务创建成功后，由团队中的标注员认领任务，标注任务进入标注流程。标注任务全流程如下，根据项目流程，可对除交付之外的其他流程进行裁剪：
评测算法从驾驶安全性，智能性，合规性，舒适性等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）时的时刻点用哪种形式存
灵活选择使用，而不需要关心底层的技术，让自动驾驶开发变得更简单、更方便。 产品架构 自动驾驶云服务（Octopus）是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据收集到仿真应用的全流程开发过程。整体由数据资产、数据服务、标注服务、训练服务、仿真服务、智驾模型服务、公共配置管理组成。
功能介绍 自动驾驶行业的关键开发工具对自动驾驶汽车开发和量产有着重要的推动作用。然而，自动驾驶面临许多问题，如海量的数据存储、模型迭代资源耗费、人工标注高成本、孤岛工具链等，开环验证和闭环仿真都很难快速迭代起来。为解决这个问题，Octopus自动驾驶云服务覆盖自动驾驶数据、模型、
需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术，让自动驾驶开发变得更简单、更方便。 产品架构 自动驾驶云服务（Octopus）是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据收集到仿真应用的全流程开发过程。整体由数据资产、数据合规、数据处理、标注服务、训练服务、仿真服务、智驾模型服务、公共配置管理组成。
任务配置描述 简要描述任务内容，不得超过255个字符。 最大运行时长 仿真任务中一个仿真场景的运行时间或一个场景组中每个场景的运行时间，单位为秒。运行时长选择范围[60，600]。 重复次数 同一个场景在一个任务中多次运行指定次数。重复次数选择范围[1，1000000]。 录制策略
训练服务 训练算法 模型评测 编译镜像 编译任务 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发
长度不超过512个字符。 参数命令 参数命令为运行启动脚本的shell命令，由配置的“Boot文件路径”和“参数列表中参数及参数值”自动生成，例如： main.py --total_epoches=3 --img_size=[1333,800] --batch_size=1 --optimizer_name=SGD
torcycle，VehicleTrailer，VehicleTruck，VehicleVan，HumanWheelchairUser，RoadUserAnimal，HumanPedestrian，WeatherWind，WeatherRain，WeatherSnow，MotionStop，Traffic。
审核图片标注符合规范，整张图片无错误，则该图片审核通过，勾选“审核通过”，并保存。 验收 验收员可以认领未绑定验收员的待验收任务，一个验收任务只能由一个验收员认领。以下步骤为认领初验或终验任务的操作步骤。 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称。
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