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PYTHON BIN PATH} 如果使用dockerfile构建，参考命令为docker build -f Dockerfile -t new_image:1.0 . 如果使用容器命令行方式构建，参考命令为docker commit {container-id} new_image:1.0
Dockerfile示例 启动命令： bash /home/Octopus/run.sh 镜像构建： docker build -f Dockerfile -t guikong:0.1 容器启动脚本示例 Resim结果转json示例 Json转pb文件示例 本地调试 命令示例： docker run
所有任务 平台管理员可在所有任务列表页查看所有项目中的子任务。 图1 所有任务 所有任务相关操作 在“所有任务”列表，还可以进行以下操作。 表1 所有任务相关操作 任务 操作步骤 查询任务 在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询。 查看任务详情 单击任务名称，界面跳转至任务详情，可查看任务详情信息。
启动数据导入任务 功能介绍 启动数据导入任务 URI POST /v1.0/{project_id}/data/import-records/{id}/import 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID
此尽可能配置实际资源占用，可以提高集群的利用效率。 先在本地启动算法容器，等算法全部启动运行后，使用以下方法估计资源占用情况： docker stats my_container 其中my_container是运行容器的名称。 假设输出如下： CONTAINER ID NAME
用户完成自定义Rosbag转OpenData算子创建，运行作业容器时Octopus平台向其中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为数据源的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag yaml_path: 启动数据收集任务的yaml文件路径，例如/tmp/O
用户完成自定义场景挖掘镜像上传后，在运行作业容器时，Octopus平台会向作业容器中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为数据源的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag output_dir: 场景挖掘作业运行结果输出目录，例如/tmp/output 用户的作业容器的作用是
作业输入输出规范 运行resim容器时，Octopus平台向容器中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为输入的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag output_dir: resim作业的运行结果输出的目录，例如/tmp/output
节，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）
自动驾驶云服务中，为了最大化资源利用率，租户的子用户可以共享计算资源用于运行容器化的作业。这意味着租户的不同子用户的容器化处理作业可以运行在同一个计算节点上，共享节点的CPU、内存、磁盘、操作系统内核等资源，这里就会存在容器逃逸的风险。 自动驾驶云服务适用于您的子用户是可控的、可信任的场合
---pcd_topic0 ----timestamp0.pcd ----timestamp1.pcd --SUCCESS -output --test.bag --SUCCESS 其中，“SUCCESS”文件为标识文件，标识所在阶段的任务结束。 示例代码 下面是rosbag脱敏的算子示例： #
述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 启动命令： python3 /home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id 5 构建镜像 运行命令： docker build -f dockerfile -t rosbag2opendata:0
--number 10 USER root 构建镜像 运行命令 docker build -f Dockerfile -t ros-hard-mining:0.1 本地调试 运行如下命令（基于上述示例镜像）： docker run -v ${HOME}/tmp/output:/tmp/output
root 构建镜像 运行命令 docker build -f Dockerfile -t ros-to-dataset:0.1 本地调试 准备一个待处理的rosbag，如~/data/20220620.bag，运行如下命令（基于上述示例镜像）： docker run -v ${HOME}/data/20220620
据仿真算法镜像启动脚本确定。示例命令如：bash start.sh，python main.py等。 运行命令需满足以下条件： 不能为空。 必须是满足ASCII码的字符串。 不能包含特殊字符\@#$%^&*<>。 不能超过255个字符。 关键字：根据需要填写算法启动关键字。 CPU：输入CPU核数。
单击指定镜像版本“操作”栏内的“推送”。 复制登录指令，登录镜像仓库。 在docker客户端，用“docker tag”命令将要推送上库的本地镜像打标签为推送指令“docker push”后的镜像名称。例如： docker tag 本地镜像 odrp-beta.Octopus.ias.huawei
据仿真算法镜像启动脚本确定。示例命令如：bash start.sh，python main.py等。 运行命令需满足以下条件： 不能为空。 必须是满足ASCII码的字符串。 不能包含特殊字符\@#$%^&*<>。 不能超过255个字符。 关键字：根据需要填写算法启动关键字。 CPU：输入CPU核数。
评测脚本：可选，如果用户有其他自定义评测脚本，可勾选该项将选择的脚本路径挂载至容器内部，用户可使用${SCRIPT}进行引用。 评测启动指令：用户指定自定义评测的启动命令，根据用户选择注入以下环境变量： 表1 环境变量 类型 启动命令 默认值 模型 ${MODEL} /tmp/data/model
需要指定Boot文件启动路径，填写启动命令参数。 图3 配置算法参数 Boot文件路径 输入训练算法启动文件的路径，该路径为启动文件在算法中的相对路径。 如果启动文件“xxx.py”位于算法的一级目录下，则路径为“xxx.py”，文本框内只需输入“xxx”。 如果启动文件“xxx.p
and Go）检测 跟车起停检测的目的是判断主车跟随前车停车后能否在前车启动后重新启动。 当主车跟随前车制动停止后， 前车重新启动后， 主车重新启动的时间要合适， 该时间允许用户自定义， 本设计默认取3s。 当重新启动时间大于指定阈值时， 则跟车起停检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
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