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根据实际情况设置企业规模、研发人员比例、应用场景、业务当前阶段等信息。 用户第二次申请公测时，可以继承上一次申请该产品公测活动所填写的必填项信息。 选中“同意《公测试用服务协议》”。 单击“申请公测”，完成公测申请。 等待运营开通公测权限。单击“前往公测管理”，可以查看已经申请的公测产品或者服务。 父主题：
驾驶方向 主车直行 主车倒车 主车左转 主车右转 主车U型掉头 主车换道行驶 加速度 主车加速 主车减速 主车急加速 主车急减速 主车均速 驾驶行为 主车跟车 主车超车 主车连续转弯 主车紧急制动 速度 主车低速 主车中速 主车高速 他车行为 前车行为 前车切入 前车切出 前车静止
没有采取任何措施避免碰撞的表现要好。 是否响应的判断是基于碰撞发生时，主车是否制动减速或者转向，发生了制动减速的标准是减速度大于，发生了转向的标准是横摆角速度大于，则主车进行了避免碰撞的响应措施。 另外，对于车的车碰撞，本设计根据碰撞方位进行了细分。 当主车和发生碰撞的副车的夹角
平均标注效率：标注平台实时统计项目标注速度变化情况，支持按帧数、框数或对象数查看。 图6 平均标注效率 标注工作时长为标注工作花费的总时长（实时统计）。 按帧查看时 ：标注速度=累计已提交任务的标注工作时长/总帧数。 按对象查看：标注速度=累计已提交任务的标注工作时长/总对象数。 按框查看：标注速度=累计已提交任务的标注工作时长/总框数。
以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 位置数据（gnss） gnss_raw .pb 通过卫星导航系统，定位车辆位置。 毫米波雷达（radar） RADAR_FRONT .pcd 工作在毫米波段探测的雷达，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 车辆数据
以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 位置数据（gnss） gnss_raw .pb 通过卫星导航系统，定位车辆位置。 毫米波雷达（radar） RADAR_FRONT .pcd 工作在毫米波段探测的雷达，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 车辆数据
单个场景下自动驾驶算法控制下主车的平均车速，单位m/s。 distance 单个场景下自动驾驶算法控制下主车的行驶里程，单位m。 vis 主车关键状态量的（如速度、加速度）的时间序列数据，用于前端进行可视化曲线展示。 metrics Octopus内置了一批大类评测指标，并且每个大类评测指标下会多个子类指标。
录制车辆路况图像数据。 激光雷达（lidar） lidar_roof_0 .pcd 以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 位置数据（gnss） gnss_raw .pb 通过卫星导航系统，定位车辆位置。 毫米波雷达（radar）
表1 3D回放页面详细说明 序号 区域名称 说明 1 主车运行状态数据 汽车驾驶的相关数据信息。如加速度、车速和航向角数据，数据随着车辆的行驶动态变化。 单击“速度”字样可以对速度的单位进行切换。 2 交通参与物状态 可根据需要选择显示参与物状态。 单击“选定参与物”后的“选择”
在，因此需要一套评价体系，来评估模型的泛化能力。 在线仿真 仿真即通过软件模拟车辆行驶的路况和场景，不需要真实的环境和硬件，极大节省训练和测试的成本和时间。Octopus仿真服务预置了智能驾驶、主动安全、危险场景等六大场景实例，覆盖大部分驾驶路况，用户可直接在线使用，持续迭代提升自动驾驶安全性。
地符合平台规范的数据集导入平台，以及将平台上的数据集导出到自有OBS桶中。 数据缓存：提供专用高速文件存储功能，加速训练和评测读取数据集的速度。 模型管理：负责对模型仓库和模型版本进行各种操作，模型仓库可包含多个模型版本，支持上传符合平台规范的模型用于标注或训练任务。 通用存储：支持创建通用存储，用于数据存储。
单击操作栏中的“修改”，修改在线服务。“启动中”的在线服务不支持修改。 预测在线服务 单击操作栏中的“预测”，跳转至2D预标注界面，进行预测，测试模型的推理能力。只有“运行中”的在线服务支持预测。 启动在线服务 单击操作栏中的“更多 > 启动”，启动在线服务。 停止在线服务 单击操作栏中的“更多
偏移距离大于某一阈值时（本设计取0.3m，该阈值可以用户自定义），则偏移车道中心线距离检测不通过。 偏移车道中心线横摆角检测是指主车行驶时速度方向与车道中心线的夹角，当该夹角大于某一阈值时（本设计取0.05rad，该阈值可以用户自定义），则偏移车道中心线横摆角检测不通过。 车道保
SIMULATION_EVALUATION(仿真评测) SIMULATION_SIMULATOR(仿真器) SIMULATION_TESTCASE(测试用例) COMMON_DATASET(数据集) name 否 String 名称模糊搜索 最小长度：1 最大长度：64 status 否 String
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。 规控仿真引擎-并行 支持用户自动驾驶决策规划控制算法大规模测试验证，扩容包允许最大并行仿真数加1个。 标注服务扩容包 同时在线用户数扩容包 支持20个在线标注用户数。 存储扩容包 自动驾驶数据管理缓存扩容包
"61a22ebc-49b3-40b5-b16f-ab9aebd2b231", "name" : "数据集1", "description" : "测试数据集", "data_type" : "IMAGE", "latest_version" : 0, "data_source"
数据回放页面详细说明如下： 图1 数据回放详情页 表1 数据回放页面详细说明 序号 区域名称 说明 1 主车运行状态数据 自动驾驶和人工接管的相关数据信息。如加速度、速度和方向盘数据，数据随着采集车辆的行驶动态变化。 2 数据列表 回放图层参考回放图层信息。 数据图表参考数据图表信息。 3 点云和感知回放区域
用于施工的车辆，如挖掘机、推土机。 摩托车Motorcycle 汽油或电力驱动的两轮车辆，包括所有摩托车、小型摩托车，踏板车，轻型三轮车。 自行车Bicycle 以较低速度在路面、人行道或自行车道上行驶的人力驱动的两轮车辆。 行人Pedestrian 道路上自由行动的所有人员。 交通灯Traffic Lights
八爪鱼自动驾驶平台的多机分布式训练功能可以帮助用户加快模型训练速度，提高训练效率，并支持更大规模的深度学习任务。通过多机分布式训练，用户可以将训练任务分配到多台计算机或服务器上并行进行，充分利用硬件资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种深度学习框架，如TensorFlo
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