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任务配置 任务配置主要由仿真算法、评测项配置和场景三部分组成。仿真算法提供自动驾驶控制算法。评测配置提供评测依据。场景作为自动驾驶模拟场景，测试仿真算法的控制效果。 创建任务配置 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：
在线仿真配置 使用在线仿真器，需要用户进行一些单独配置。 关闭锁屏。 图1 关闭锁屏 调整屏幕分辨率。 图2 调整屏幕分辨率 修改默认浏览器（改成chrome或firefox，使用KDE自带的Konqueror目前有兼容问题）。 图3 修改默认浏览器 父主题： 在线仿真
\”特殊字符，不得超过255个字符。 评测类型：选择“内置评测配置”。 评测模式：选择“实时评测”和“延时评测”。详情请参考实时评测和延时评测介绍。 以上信息填写无误后，单击“确认”。仿真评测创建成功。 查看内置评测配置详情 评测类型为内置评测配置时，项目详情包含评测基本信息和自定义评测配置两部分。 图2 内置评测配置详情
运维配置 集群纳管
建议规格中的GPU类型和实际使用的GPU一致，避免管理混乱。 选择资源规格页签，单击操作栏“删除”，可删除规格。 资源规格相关操作 在“资源规格管理”列表，可对纳管进行以下操作。 表2 资源规格相关操作 任务 操作步骤 筛选规格 在“资源用途”栏，可按用途类型筛选规格并展示目标规格。
查看集群纳管 运维配置提供集群纳管，由平台管理员账号进行管理和配置。集群提供多种节点的混合部署，基于高性能网络模型提供全方位、多场景、安全稳定的容器运行环境，平台可以将集群统一纳管，更方便查看节点资源使用量和修改节点用途，以及设置资源规格。其中，cce-user-job集群需强制
集群纳管 查看集群纳管 资源管理 父主题： 运维配置
步骤五：创建仿真任务 任务配置 仿真任务配置主要由仿真算法、评测项配置和场景三部分组成。仿真算法提供自动驾驶控制算法；评测配置提供评测依据；场景作为自动驾驶模拟场景，测试仿真算法的控制效果。 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：
同一个任务配置运行多次仿真任务都可以改变什么？ 基于同一个任务配置运行多次仿真任务，可以更改“算法版本”，见下图。 不支持修改任务配置和场景库、测试套件的关联关系，但是可以继续往场景库以及套件中增删场景或用例。新运行的任务，则会读取当下场景库或用例中的场景数据。如果清空里面的有效场景或用例，会导致任务运行失败。
仿真任务 任务配置 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
标定数据记录车辆本身以及车辆上传感器的配置信息，一个标定项对应一个传感器标定文件。Octopus标定文件需满足标准，平台会对上传的每个标定文件名、格式和类型做检查。 本地编写标定文件 当前支持车架配置以及传感器标定信息配置：车架配置、相机以及激光雷达。 以创建激光雷达类型传感器标定文件为例详细说明，创建一个名为“pandar_40
法详情、任务配置以及镜像版本。 图1 算法详情 任务配置 当创建任务配置时，如果关联了算法配置，则在算法详情页，会展示此算法关联的批量仿真的任务配置信息，在此模块还可进行以下操作。 图2 任务配置 表1 任务配置相关操作 任务 操作步骤 搜索任务配置 筛选“任务配置ID”和“任务
octopus计算型CPU(16u32g)专属实例 需要增加集群节点的数量时，可以购买通用处理节点增加节点实例，业务不会中断。购买成功后查看资源节点配额，给新购买的节点打上对应的用途标签即可调度使用。 octopus计算型CPU(64u128g)专属实例 AI处理节点 octopus计算型
\”特殊字符，不得超过255个字符。 评测类型：选择“内置评测配置”。 评测模式：选择“实时评测”和“延时评测”。详情请参考实时评测和延时评测介绍。 以上信息填写无误后，单击“确认”。仿真评测创建成功。 编辑评测指标 评测类型为内置评测配置时，可为评测添加或删除评测指标，便于管理。
json的文件，否则可能导致被系统生成的同名配置文件覆盖。 资源规格：请选择可用的资源规格，当前仅支持ModelArts类型的资源池，仅支持单卡和8卡两种规格。 实例数：设置推理服务实例数，范围1~100，请根据当前集群可用算力设置合适的值。设置为1，表示在当前资源池使用指定的资源规格启动1个实例部署服务。 优先级
行数据回放，方便排查和定位路测数据存在的问题。 前提要求 3D回放对回放机器配置有以下要求： 回放机器需要GPU硬件。硬件加速的方式：在chrome设置-高级中打开硬件加速 。 机器的参考配置（最低配置）：8核cpu 、UHD620的gpu 、16G内存 、100Mbps带宽。 查看数据回放
涉及资源配置与调度。合理配置任务的资源占用，可以尽可能的提高资源利用率，进而提高仿真测试并行度，增加算法测试的里程数。 获取并配置算法实际资源占用 创建仿真算法时，需要填写算法镜像占用的CPU以及内存。这个将影响批量仿真子任务的资源调度，在相同资源情况下，算法资源配置越高，同时
车辆名称、标定ID、驾驶模式、采集站点、驾驶路线、采集时间、和总数据量以及各类传感器采集的数据量。 如果数据包异常，一般是由于与数据包同名的yaml文件配置错误，可参照与数据包同名的yaml配置文件说明 ，修改文件内容，再次创建数据收集任务。 数据处理算子未运行完毕，不可回放。 父主题： 源数据包
完成创建作业任务信息。 图1 创建作业 处理算子：根据需要选择脱敏算子。 资源规格：当前项目中可用的资源规格，资源配置需要平台管理员在集群纳管中创建。 优先级：设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。 环境变量：配置算子的环境变量。允许添加的环境变量个数不超过10个。 Key：只能由英文、数字、和特殊符号（
当3D回放在播放的同时，数据图表中会有标准线跟随时间轴同时移动。 图2 数据图表 感知物体类型 由于各类仿真器对交通参与物类型的覆盖面不同，可能产生仿真器不支持某种类型，或仿真器与仿真回放中类型不匹配。 以下模型均为副车的颜色，主车ego的颜色为白色，其他车比主车颜色更深。 表2 车辆和行人
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