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乘员舒适性（Driving Comfort）检测 乘员舒适性检测关注的是自动驾驶车辆行驶过程中，驾驶员感受到的舒适程度。 舒适程度通常可以利用整个行驶过程中的速度方差来进行客观反映，而变异系数是可以对不同速度区间舒适程度进行比较。 变异系数的公式如下所示。 表示变异系数，表示标准差，表示均值。
碰撞时间（Time to Collision）检测 碰撞时间检测的目的是判断主车在行驶中与其他交通车的碰撞时间是否过小。 碰撞时间是指主车与引导车的相对距离除以主车与引导车的相对速度。 即使主车未发生碰撞，当碰撞时间过小时，发生碰撞的风险太大，这样也是不合理的。 当碰撞时间小于某
逆行（Reverse Direction Driving）检测 逆行检测的目的是判断主车行驶过程中是否按车道规定的方向行驶。 根据OPNENDRIVE中对车道的lane id的定义， 沿着道路的reference line的前进方向， reference line右侧的lane id由0逐渐递减，左侧的lane
查看源数据包 原始数据包含车辆采集的各类传感器数据信息，数据导入任务创建完毕后，平台对数据包进行扫描，此模块展示导入成功的数据包。 数据包列表 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 源数据包”。 选择“数据包”页签，默认显示数据包列表。 图1 数据包列表 表1 数据包列表相关操作 任务
模型仓库 Octopus平台支持上传符合平台规范的模型用于标注或训练任务。对智驾模型进行模型微调后，调优后的模型会自动保存到模型仓库中。 上传模型需包含以下内容： 模型文件。 推理脚本，推理脚本命名为：customer_auto_label.py。 推理脚本所需依赖库。 新建模型仓库
模板管理 在进行自动驾驶模型训练过程中需要大量有标签的图片或视频数据，因此在模型训练之前需要对处理完的数据进行各类标注，进行场景识别。Octopus提供预标注功能，支持部分预标注模型，能够节省70%的人力成本。也提供人工标注功能，用户可以针对未标注数据在线手动标注或预标注后人工确
蛇行（Snake Driving）检测 自动驾驶车辆在行驶过程中，当车道的曲率发生较大变化时，可能会出现横向控制效果不佳导致的长时间车辆横向振荡。 蛇行检测的目的是判断车辆是否出现横向振荡，利用车辆的横向加速度的正负变化来判断蛇行是否发生。 正值大于和负值小于的比例都大于该时间段的10%时，则判断此时间段发生蛇行。
仿真器 进入、占用、释放仿真器 Octopus平台在线仿真模块为用户提供了在线仿真器。单击进入在线仿真器，用户进入机器后，机器显示红色按钮占用，用户退出在线仿真界面不会自动释放机器，会保持占用状态。机器图片的左上角会出现释放按钮，只有占用中的用户可以释放。 图1 仿真器 加载场景
绿灯通行（Drive Through Green Light）检测 绿灯通行检测的目的是判断主车在接近十字路口后， 如果是绿灯， 主车是否直接通行而没有停止。 另外，当交通灯由红灯变为绿灯后， 主车重新启动的时间是否太大。 本设计认为在绿灯状态下， 如果前方没有行人和引导车的情况下，
车头时距（Time Headway）检测 车头时距检测的目的是判断主车行驶过程中与其他交通车的车头时距是否台小。 车头时距是主车与引导车的相对距离除以主车的速度。 即使主车未发生碰撞， 当车头时距过小时（该阈值可用户自定义，本设计默认取2s）， 发生碰撞的风险太大， 这样也是不合理的。
限速标志牌前限速（Speed Limit Sign）检测 限速标志牌前限速检测的目的是判断主车在行驶过程中遇到限速标志牌时， 速度是否符合要求。 限速标志牌分为最高限速和最低限速两种。 最高限速是指主车速度不能高于对应的限速数值， 并且不能低于最高限速的75%。 最低限速是指主车速度不能低于对应的限速数值。
训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“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。 图1 新建训练算法 名称：包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符。
平顺性（Ride Comfort）检测 平顺性检测通常指汽车的垂向平顺性。平顺性用加速度均方根值来衡量。 加速度均方根值计算公式如下所示。 表示变量的均方根值，表示第个值，表示值的个数。 汽车的垂向平顺性是由悬架系统决定的，自动驾驶算法对垂向平顺性几乎没有影响，其影响的是车辆的纵向和侧向平顺性。
应对对向车辆占道（Encroaching vehicle）检测 在双向车道路上， 会存在主车与对向车辆存在横向冲突的情况， 应对对向车辆冲突行驶检测的目的是判断主车在这种情况下， 能否进行适当的转向和减速避让， 从而保证安全性。 其中主车需要进行避让的前提条件是： 当主车前端与对
禁止标志牌前行为（Prohibited Sign）检测 禁止标志牌前行为检测的目的是判断主车在这些禁止类标志牌前的行为是否合理。 本设计考虑评测的禁止标志牌有： 禁止机动车标志牌 禁止各种车辆标志牌 禁止驶入标志牌 限制宽度标志牌 限制高度标志牌 限制重量标志牌 在禁止机动车标志
礼让行人（Polite To Pedestrian）检测 礼让行人检测的目的是判断当行人横穿马路时， 主车是否有礼让行为。 具体的礼让行为包括在行人横穿马路过程中， 进行停车已经停车距离要合适， 并且当行人离开车道后， 主车重新启动时间要合适。 其中停车距离允许用户自定义，本设计
预警系统激活（Warning）检测 预警系统激活用于评价算法是否激活以下五项预警功能: 盲区预警 前方碰撞预警 车道偏离预警 泊车碰撞预警 后方横向车流预警 当算法pb中检测到预警项且状态为STATE_ACTIVE，则视该预警为激活态，否则为非激活态；当预警状态从非激活态转变为激活态，视为激活一次；
个人数据说明 Octopus自动驾驶服务平台在自动驾驶开发的过程中，在以下场景中需要您同意授权我们收集和使用您的内容数据，其中可能包括个人信息或个人敏感信息，对于这部分数据您有义务根据所适用国家的法律制定必要的用户隐私政策并采取足够的措施以确保用户的个人数据受到充分的保护。 表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。
车道保持（Lane Keeping）检测 车道保持检测的目的是判断主车在行驶过程中能否很好地沿车道中心线行驶。 车道保持检测分为两个指标： 偏移车道中心线距离检测 偏移车道中心线横摆角检测 偏移车道中心线距离检测是指主车的质心相对于车道中心线的垂直距离，当该偏移距离大于某一阈值时（本设计取0
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