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采样方式介绍 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样
通行速率（Efficiency）检测 通行速率用于评价主车在场景中从起点到终点的效率，主车越快到达终点，则通行速率越高。 本设计取通行速率的默认阈值为0m/s，即如果主车平均速度小于等于0，则该指标不通过。 通行速率指标可有效避免主车一直不动，其他评测指标均通过，导致得分却很高的情况发生。
数据集管理 数据集建成后，在“数据集”列表，可对数据集进行以下操作。 表1 数据集列表相关操作 任务 操作步骤 查找数据集 在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询。 查看数据集详情 在“数据集”列表，单击目标数据集名称，查看数据集详情、数据预览、版本管理，详情请参考数据集详情。
语义分割图片标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割图片标注任务 绘制对象 绘制多边形。 选择左侧工具栏多边形按钮，（快捷键4，非小键盘）绘制多边形。 图2 绘制多边形 选择标注。 标注列表页选择符合的标注。 图3
仿真场景 仿真场景支持用户上传符合仿真器场景规范的自定义场景。添加场景的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“场景”页签，单击“创建场景”，填写基本信息。 图1 创建场景 名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线、点，且不支持以点结尾，不得超过256个字符。
逻辑场景 创建逻辑场景 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“逻辑场景”页签，单击“新增逻辑场景”。 图1 新增逻辑场景 逻辑场景名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线、点，且不支持以点结尾，不得超过256个字符。 描述（非必填）：简单描述场景。 添加场景标签，标签数量不超过50个。
创建用例 测试用例支持用户上传符合仿真器用例规范的自定义用例。添加用例的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“测试用例”页签，单击“创建用例”，填写基本信息。 图1 创建用例 测试用例名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线、点，且不支持以点结尾，不得超过256个字符。
步骤四：创建仿真场景 用户可以上传场景文件创建自定义场景，开展仿真评测任务。本节以创建自定义仿真场景为例。 仿真场景支持用户上传符合仿真器场景规范的自定义场景。添加场景的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“场景”页签，单击“创建场景”，填写基本信息。
场景管理 仿真场景模块支持对单个仿真场景的增删改查操作。用户可根据场景类型，依据平台提示，上传符合要求的场景文件。场景创建完毕后，用户可选择在线仿真机器加载场景，通过仿真器内置算法检验场景质量。 创建场景 仿真场景支持用户上传符合仿真器场景规范的自定义场景。添加场景的步骤可参考如下：
示例代码 以下为主程序文件ros2opendata.py中截取的代码片段，分别运行不同的功能，详见注释。 运行前准备： 解析点云消息： 解析gnss消息： 写opendata_to_platform.yaml文件： 父主题： Rosbag转OpenData作业（数据回放）
2.5D人车图片标注任务 2.5D人车图片标注任务相比于2D人车标注任务，由2D的矩形框转变为2.5D框，可以定位车辆车身的正面与侧面，辅助开发者辨别车辆的行驶方向。 绘制对象 单击2.5D图片标注任务，选择一张图片进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏2.5D标注工具（快捷键5，非小键盘）。
基本概念 抽帧 抽帧是将解压后的Rosbag数据，抽出单幅画面，生成图片数据或者视频数据。 自动驾驶汽车在进行测试时会产生大量数据，车企需要对这些数据高效处理与分析，因此在进行自动驾驶研究时需要对这些原始数据有选择性、针对性地进行提取和分析，抽帧便是一种筛选数据的方式。针对数据类
2D3D关联标注任务 2D3D关联任务是指根据标注规范将待标注点云图像和图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注，然后自行关联。 图1 2D3D关联标注任务 绘制对象 单击2D3D关联任务，单击任意一帧，进入人工标注。 左侧工具栏“2D3D互转开关”，开启状态下，平台依据新
在路（On Road）检测 在路检测的目的是判断主车是否在可行驶的道路上驾驶。 根据OSI中车道类型定义，当主车行驶的道路类型为osi3.Lane.classification.type.TYPE_NONDRIVING，则认为主车在路检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
数据来源为数据集 根据数据来源不同，可分为以下四种形式创建数据集。 本地 在左侧菜单栏中单击“数据资产 > 数据集 ”。 选择“数据集”页签，单击“创建数据集”，填写数据集信息。 图1 创建数据集 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
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.TYPESOLIDLINE，则认为主车的轮胎已经压到实线。
junction 简述：地图场景为交叉口。lead_vehicle和主车Ego一前一后分别以LeadVehicle_TargetSpeed_Ve0和Ego_TargetSpeed_Ve0的初始速度向交叉口行驶，Ego设定了目标在右转车道上的目标点Target_position，仿
内置评测指标简介 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
标注工具和快捷键说明 标注平台提供多种标注工具和隐藏快捷键，满足不同标注任务所需，提高标注效率。 2D标注 2D标注任务较多，类型多样，故平台开发多种标注工具，辅助标注工作，提高标注人员标注效率。 表1 标注工具说明 一级图标 二级图标 名称 功能 快捷键 无 选择 拖动标注框。
消息topic格式规范 Vehicle 对于车辆自身基本数据录制的消息格式，需遵循一定规范，其中部分字段为必选，其他请根据实际需要自由选取。 表1 vehicle消息格式规范 格式名称 说明 VehicleInfo 车辆信息 消息格式中部分参数为必选，如使用该数据类型，则不可缺少
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