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仿真评测结果 评测任务结束后，可查看评测任务结果。 单击仿真任务名称，进入该任务的详情页。 查看任务详情。 任务详情包含任务名称、任务使用的仿真算法、任务类型等信息。 查看仿真场景的运行结果。 仿真任务包含的仿真场景运行成功后，用户可以关注该仿真场景的得分，以及是否通过评测指标的
添加批次任务 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，单击操作栏中的“添加批次任务”，填写任务信息。 图1 添加批次任务 任务名称：由“项目需求方-项目类型-备注”组成，项目需求方-项目类型不可修改，备注信息可自定义。 规范：可根据需求选择规范，也单
处理数据 在作业总览中平台支持创建数据标记，数据图表、数据回放、数据集等作业，数据包选择相对应的算子就可以触发相对应的作业。 数据回放类型的算子作业不需要选择输出仓库。 当选择数据集算子时，数据类型可支持选择通用存储。 创建作业 在左侧菜单栏中，单击“数据处理 > 数据处理”。
批导数据 原始数据采集完毕之后，需要将原始数据转换成适合Octopus平台的数据格式，以便于更快速地完成数据处理。 创建数据导入任务 在左侧菜单栏中，单击“数据处理 > 数据批导”。 选择“数据导入”页签，单击“导入”。 选择“对象存储导入”页签，填写具体信息。 选择目标数据包所
DATA_CONVERSION(数据转换) ANNOTATION_AI(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)
创建评测脚本 添加评测脚本流程为“初始化评测脚本 > 选择评测脚本文件 > 上传评测脚本文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 模型评测”。 选择“评测脚本”页签，单击“新建评测脚本”，填写脚本信息。 图1 新建评测脚本 名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，不得超过64个字符。
计费项 使用Octopus自动驾驶云服务进行自动驾驶全流程开发时，涉及到计费项主要包括云服务费用、扩容资源费用、合规脱敏费用、智驾模型微调费用、模型费用、存储费用。 云服务费用 云服务费用是指购买服务所需要的费用，包含了服务运行所需公共资源产生的费用。 表1 云服务基础版计费说明
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：丁字路口
支持用户通过图形化界面方式运行仿真引擎，支持自动驾驶决策规划控制算法在线图形化开发调试。 感知规控仿真引擎-在线 支持用户通过网页/图形化界面方式运行仿真引擎，支持自动驾驶感知决策规划控制算法在线图形化开发调试，支持高精度渲染引擎集成。 仿真场景编辑器 支持自动驾驶仿真静态路网和动态交通参与物场景编辑。
同的多个仿真场景集合，便于用户进行开发。 创建场景库 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“场景库”页签，单击“场景库分类”后的“新增一级分类”，输入场景库分类名称，用户将新建一个场景库分类。 单击场景库文件夹后的，用户将新建一个场景库。 图1 创建场景库 场景库分类：当前场景库分类名称。
企业客户提供的一个高阶功能，用于进一步将用户的资源划分在多个逻辑隔离的空间中，并支持以空间维度进行访问的权限限定。 工作空间默认有一个“default”空间，在没有创建新的工作空间之前，您操作的所有资源均默认在该空间下。当您创建新的工作空间之后，相当于您拥有了一个新的“Octop
图1 创建仿真算法 并行仿真任务资源利用说明 当前批量仿真任务同一用户仅允许同时运行一个批量仿真任务。假设有一个4节点的集群，某个任务只有一个场景，那么仿真会创建一个子任务，此时，任务只会被调度到一个节点上，示意图如图2所示。 图2 调度节点 这样某一台机器工作，其他3台机器资源会
测试套件管理 测试套件模块提供测试套件管理功能，支持对测试套件的增删改查功能。自建测试套件将场景格式相同的测试用例，便于用户进行开发。 创建测试套件 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“测试套件”页签，单击“测试套件列表”后的“新增套件”。 图1 新增套件 测试
静态场景组成 静态场景提供了4个种子场景，静态场景的生成和泛化都基于这些种子场景。 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）
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。 前提条件 开通相
Dockerfile示例 FROM ros:noetic COPY ros_to_dataset.py /home/main/ # 算法启动示例： # python3 /home/main/ros_to_dataset.py --topic pandar --type pcd RUN apt
认领标注任务 管理员将任务下发至团队后，团队中的标注员可以认领任务进行标注。 一个标注任务只能由一个标注员完成。同一项目中一个标注员最多认领5个标注任务。 认领标注任务 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，查看该项目包含的可认领或已认领未提交的标注批次任务列表。
当需要在第n帧和第n+k帧中标注完同一个追踪对象时，可以自动计算出此对象在中间k-1帧中的标注框。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。
StartTrigger (Wait) │ └─ ConditionGroup │ └─ Condition (1+) └─ Action 场景组成说明 场景文件的主体是一个场景剧本storyboa
标定数据记录车辆本身以及车辆上传感器的配置信息，一个标定项对应一个传感器标定文件。Octopus标定文件需满足标准，平台会对上传的每个标定文件名、格式和类型做检查。 本地编写标定文件 当前支持车架配置以及传感器标定信息配置：车架配置、相机以及激光雷达。 以创建激光雷达类型传感器标定文件为例详细说明，创建一个名为“pandar_40
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