检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
急刹(Emergency Braking)检测 自动驾驶车辆急刹有两个典型阈值:ACC(Adaptive Cruise Control)的最大减速度,和AEB(Autonomous Emergency Braking)的最大减速度。 急刹检测的目的是判断主车在行驶过程中是否达到ACC和AEB的最大减速度。
AB类均匀权重(Average)评分方案 该方案同样分为AB两类指标,其中A类总分为60分,B类总分为40分,A类指标按均匀权重扣分,B类指标同样按均匀权重扣分。 AB类均匀权重评分原则(Principle) A类60分,各A类指标得分权重相同。 B类40分,各B类指标得分权重相同。
场景”,在此可对其进行运行,编辑和删除等操作。 如果该场景片段需要重新生成仿真场景,则需在仿真服务模块删除该场景片段生成的仿真场景。 配置了高精地图map_id的数据包,静态场景将使用配置好的高精地图文件显示。未配置map_id的数据包,平台将自动生成一份地图做仿真场景使用,地图参考场景发生的时间戳内的自车轨迹数据。
种子地图的逻辑场景样例(仿真器B) 配合静态场景的种子场景,在本节提供了对应的适配仿真器B的逻辑场景样例。 straight merge split junction 父主题: 动静态配套样例
加速度变化率(Jerk)检测 加速度变化率是加速度对时间的导数。 加速度变化率也被称为冲击度,冲击度反映了驾驶员的瞬态冲击体验。 纵向、侧向冲击度的阈值按德国冲击度标准取。 父主题: 内置评测指标说明
在线仿真 使用规范 在线仿真服务集成了一整套完整的仿真工具链,开箱即用。 在使用新的普通用户登录在线仿真时,需修改在线仿真系统配置: 关闭桌面锁屏。 调整屏幕分辨率(默认分辨率不高,可调至适合的分辨率)。 将默认的浏览器更改为Chrome或Firefox。 在线仿真根据用户名称生
junction 简述:地图场景为交叉口。lead_vehicle和主车Ego一前一后分别以LeadVehicle_TargetSpeed_Ve0和Ego_TargetSpeed_Ve0的初始速度向交叉口行驶,Ego设定了目标在右转车道上的目标点Target_position,仿
yaml”配置文件说明 数据包中必须含有“Octopus_data_collection.yaml”配置文件,且配置文件中采集时间、车辆名称、ego_tf关键字为必填项,各类型传感器的名字必须和文件夹名称一致,格式也必须与规范相匹配,否则会导致数据上传失败。 配置文件,主要包括
split 简述:地图场景为匝道分流。lead_vehicle和主车Ego在主道的同一车道上分别以35kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶,Ego设定了目标在匝道上的目标点Target_position,仿真开始后激活Ego控制器(控制器会影响Ego去
straight 简述:地图场景为直道。lead_vehicle和主车Ego在主道上分别以40kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶,Ego设定了目标在主道右2车道上的目标点Target_position,同时激活Ego控制器(控制器会影响Ego去往Ta
文件(夹)名称不能为空,且只能包含数字、英文、中文、点、下划线和中划线。 删除后不可恢复,请谨慎操作。 配置界面:单击,按照喜好配置界面基本属性,查看快捷键说明。 图7 配置 删除当前算法文件:单击“删除”,删除当前页面的算法文件。删除后不可恢复,请谨慎操作。 保存算法文件:单击
merge匝道合流 用途:创建merge高速匝道合流的静态场景(地图) 参数:参数如下表 表1 merge参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度。 left_lane_num int
车辆管理 平台支持配置车队、车辆,以及两者的所属关系。 创建车队 在左侧菜单栏中,单击“数据资产 > 标定管理”。 选择“车辆管理”页签,单击“车队管理 > 新建车队”,填写车队名称和描述信息。 图1 新建车队 车队名称:车队展示名称。 描述:简要描述车队信息。 单击“确定”。
图7 信号查看器 历史结果对比 在任务详情页面,支持多个任务进行对比分析。 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 并行仿真”。 单击仿真配置名称,进入仿真配置详情页。 在“仿真任务列表”,单击任务名称,进入任务详情页面。 在“任务分析”模块,单击操作栏中的“更多 > 历史结果对比”。 选
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,并提供简单易用的界面和工具,帮助用户轻松配置和管理多机分布式训练任务。用户可以根据实际需求选择
JobEnv objects 环境变量(没有配置环境变量,则此项不返回) 表13 JobEnv 参数 参数类型 描述 key String 环境变量键,不能重复,配置环境变量时此项必填 最大长度:64 value String 环境变量值,配置环境变量时此项必填 最大长度:64 表14
参数声明(Parameter Declarations) 参数声明格式为“参数名: 参数类型”,可以使用“=”为参数赋值,例如“m_distance: length = 10.0m”。 无论是具体场景还是逻辑场景,都不要对一个参数重复赋值。 具体场景(Concrete scenario)
创建镜像仓库 制作镜像(数据集) 制作镜像(标注) 制作镜像(训练) 制作镜像(仿真) 运维配置 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。 集群纳管 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
“octopus_data_collection.yaml”配置文件说明 数据包中有“Octopus_data_collection.yaml”配置文件,各类型传感器的名字必须和文件夹名称一致,格式也必须与规范相匹配。 配置文件,主要包括车辆名称、传感器信息和标定ID等信息,详情参考如下:
“octopus_data_collection.yaml”配置文件说明 数据包中有“Octopus_data_collection.yaml”配置文件,各类型传感器的名字必须和文件夹名称一致,格式也必须与规范相匹配。 配置文件,主要包括车辆名称、传感器信息和标定ID等信息,详情参考如下: