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创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置，评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 并行仿真”。 选择“任务配置”页签，单击“新建任务配置”，参考下表配置仿真任务基本信息。 图1 创建任务配置 表1 仿真任务配置基础信息说明 参数
成命令。 待编译模型挂载路径为${MODEL}=/tmp/data/model。 编译模型结果路径写入${RESULT}=/tmp/result。 用户可使用环境变量获取或直接写入绝对路径。 环境变量 通过注入环境变量至容器中，用户可以快速获取业务相关常量。允许添加的环境变量个数不超过20个。
支持多人在线标注，产生的费用。 仿真服务扩容包 规控仿真引擎-在线 购买在线仿真器，产生的费用。 感知规控仿真引擎-在线 仿真场景编辑器 规控仿真引擎-并行 增加并行任务数，产生的费用。 合规脱敏费用 合规脱敏费用是指使用合规脱敏扩展包处理数据量所产生的费用。 表3 合规脱敏计费项说明 计费项 计费模式
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。 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
成命令。 待编译模型挂载路径为${MODEL}=/tmp/data/model。 编译模型结果路径写入${RESULT}=/tmp/result。 用户可使用环境变量获取或直接写入绝对路径。 环境变量 通过注入环境变量至容器中，用户可以快速获取业务相关常量。允许添加的环境变量个数不超过20个。
授权项：自定义策略中支持的Action，在自定义策略中的Action中写入授权项，可以实现授权项对应的权限功能。 依赖的授权项：部分Action存在对其他Action的依赖，需要将依赖的Action同时写入授权项，才能实现对应的权限功能。 IAM项目(Project)/企业项目(Enterprise
处理每帧数据，不断更新评测结果。 仿真结束时，将最后一帧的评测结果作为最终的评测结果，通过EVA_PATH环境变量获取评测pb路径，经评测结果写入到评测pb文件中。 延时评测 图2 延时评测 如上图所示，延时评测以仿真pb文件作为输入，进行评测逻辑处理后，将评测结果写成评测pb。 其
仿真pb包含仿真器输出的整个仿真过程数据，用户处理根据自身评测逻辑处理所有帧数据。 用户自定义的评测指标包含通过，不通过等结果，将该结果写入到eva.proto中的Evaluation类中，然后通过文件Open的形式打开评测pb路径，将评测结果写成评测pb文件。 写成评测pb文
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。
straight城区直行 用途：创建straight城区直行的静态场景（地图） 参数：参数如下表 表1 straight城区直行参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度。 left_lane_num
编译产物、编译任务日志存储在OBS中。 仿真服务 场景管理 场景文件存储在OBS中。 逻辑场景管理 逻辑场景的参数空间敏感性分析文件存储在OBS中。 并行仿真 仿真结果存储在OBS中。 智驾模型服务 2D图像生成 获取OBS访问授权，生成的2D图像存储在OBS中。 模型微调 获取OBS访问授
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
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。
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TensorFlow、PyTorch等，并提供简单易用
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
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，
红灯前行为（Run Red Light）检测 红灯前行为检测的目的是判断主车在遇到红灯时能否在停止线前停车， 并且与停止线的距离保持在合理的范围。 判断能否在停止线前停车是指当主车前端超出停止线后， 主车速度大于零时， 则主车没能在停止线前停车。 这要排除主车在非箭头红绿灯右转的情况。
容。搜索内容为当前已加载内容 ，最多为1M（首次加载时）。如图，在日志服务页面中的日志列表部分详细展示了该任务包含的日志文件的大小以及最近写入时间。单击文件后的＂查看＂，该文件的详细执行过程则在日志详情部分展示。也可在日志文件后的＂操作＂栏，单击＂下载＂，即可将该日志文件下载到本地查看。
警告标志前行为（Warning Sign）检测 警告类交通标志前行为检测的目的是判断主车在各种警告类标志前行为是否合理，主要包括两个方面的检测： 在警告类标志前车速是否太大 在警告类标志前是否有明显的加速行为 本设计认为当主车的车速大于或者加速度大于时，警告类标志前行为检测不通过。
one_way_junction单行线路口 单行线路口是指该路口的所有road均为单行线，比如一个普通的十字路口由8条road组成. 用途：创建junction城区路口的静态场景（地图） 参数：参数如下表. Parameter Type Mandatory Description
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