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碰撞(Collision)检测 碰撞检测的目的是判断主车是否与其它交通参与物发生碰撞。 在进行碰撞检测时,根据与主车碰撞的物体类型的不同对碰撞类型进行细分。 具体分为: 车的车碰撞检测 追尾检测 被追尾检测 正面对碰检测 垂直角度碰撞检测 斜角侧碰检测 车人碰撞检测 自行车碰撞检测
限速(Speeding)检测 限速检测的目的是判断主车的车速是否超过道路默认限速。 本设计采用最大默认限速120km/h。 该阈值可通过前端进行自定义配置。 父主题: 内置评测指标说明
数据批导 数据批导简介 数据导入 数据包格式 父主题: 数据处理
没有可用的资源规格或者请求的usage类型不存在 403 权限校验失败 500 系统内部错误 错误码 请参见错误码。 父主题: 资源池信息管理
预审核模型文件 预审核模型完成对已标数据的审核,并将审核结果和审核所用的审核规则按照规定格式放在指定路径中。 模型文件基本要求 自定义模型包通过环境变量获取数据集路径和推理结果存放路径,将每帧数据的审核结果按照规定格式存入规定路径的json文件中。 自定义模型包中必须包含启动文件
预标注模型文件 预标注模型完成对数据的推理,并将推理结果按照规定格式放在指定路径中。 模型文件基本要求 自定义模型包通过环境变量获取数据集路径和推理结果存放路径,将每帧数据的推理结果按照规定格式存入规定路径的json文件中。 自定义模型包中必须包含启动文件。除此之外,还可包含一些
在路(On Road)检测 在路检测的目的是判断主车是否在可行驶的道路上驾驶。 根据OSI中车道类型定义,当主车行驶的道路类型为osi3.Lane.classification.type.TYPE_NONDRIVING,则认为主车在路检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为:暂无。
project_id String 项目id dcl_id String 导入任务id status String 数据包状态 枚举值: CREATED(已创建) SCANNING(扫描中) NORMAL(导入完成) ABNORMAL(导入异常) PRE_DESENSITIZATION(待脱敏)
多项搜索:可根据需要决定是否启用多项搜索,输入多个关键字,中间用“;”隔开,可搜索多个关键字。 图8 标签筛选 Json文件导入:单击“选择json文件”,可选择本地的json文件,直接导入标签。 图9 Json文件导入 单击确认,页面提示“保存场景成功”,表示用户的场景已经保存成功。 父主题: 在线仿真
String 泛化场景资源地址。通过该字段判断仿真场景是否由泛化场景导入,并关联到导入的泛化场景。 road_scenario 是 String 路采场景资源地址。通过该字段判断仿真场景是否由路采场景导入,并关联到导入的路采场景。 description 是 MutableFileSrlz
模型文件基本要求 模型文件通常包括模型图和模型权重文件,具体内容视用户算法决定,无其他要求。如果需要使用内置指标计算,则需满足以下条件: 自定义模型包中必须包含推理启动文件以及自定义模型文件,其中推理启动文件需要根据Octopus数据格式对推理结果存储为json进行适配,除此之外
平稳起步(Gentle Start)检测 汽车起步时加速度太大会给人带来不舒适的感受。平稳起步检测的目的是判断自动驾驶车辆起步过程中加速度是否过大。 起步过程的判定是指车辆当前速度为0,并在0.5s后速度大于,这个0.5s内的时间段为起步过程。 起步过程中如果加速度大于一定阈值(
换道(Lane Change)检测 换道检测的目的是判断主车在换道过程中的换道持续时间以及换道时的侧向加速度是否合理。 换道是指当主车所在的road id保持不变, 在某一时刻,其lane id发生变化, 在该时刻的前后一段时间内主车处于换道过程。 对于判定换道时的侧向加速度是否合理,
内置评测指标简介 评测算法从驾驶安全性,智能性,合规性,舒适性等维度对自动驾驶系统进行全面评价。评测指标的pass/fail标准比较复杂,需要对一些评测函数的细节进行介绍。 point_type:是一个PointType的枚举类型,表示该子类指标发生特殊状态(一般是指发生异常)时
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。
AB类log函数评分方案 在该评分方案中,A类指标必须通过,如果该类指标有一项没有通过,则得分直接不及格(低于60分)。 在有A类指标参与评测时,B类指标即使有几项没有通过,整个得分也不会不及格。 B类指标不通过数超过一定比例时,对应的分数要小于80分。 C类指标不参与评分。 在
训练任务 Octopus平台为用户提供训练任务管理(支持分布式训练),任务实时日志,产物(模型)管理等多种功能。 创建训练任务 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 训练任务”。 单击“新建训练任务”,填写基本信息。 图1 新建训练任务 名称:任务组名称,包含中英文、数字、“_”“-”,不得超过32个字符。
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;
信息辅助系统激活(Information)检测 信息辅助系统激活用于评价算法是否按照预期激活以下六项功能: 倒车摄像头 环视摄像头 自动远光灯 驾驶员状态监测系统 抬头显示系统 夜视辅助系统 其实现逻辑与预警系统激活(Warning)检测、控制辅助系统激活(Control)检测一致。
压实线(Onto Solid line)检测 压实线检测的目的是判断主车行驶过程中是否压到实线。 当主车与距离最近的车道线的小于主车宽度的一半时,并且该车道线的类型为OSI定义的osi3.LaneBoundary.classification.type.TYPESOLIDLINE,则认为主车的轮胎已经压到实线。