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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。
├─ customer_utils.py #自定义脚本1(可选,名称可自定义) ├─ customer_script2.sh #自定义脚本2(可选,名称可自定义) ├─ sub_directory #子文件夹
双击任一图例:显示全部资源占用折线图。 单击指定图例:只显示该图例折线图。 资源占用情况功能模块,需要用户在制作自定义镜像时安装psutil与pynvml,参考命令如下: pip install psutil pynvml 如果未安装psutil与pynvml,则页面无法显示资源使用状况。 父主题: 评测任务
Enum Lists side_left_right 用于修饰器lane。 side_left_right list ENUM_SIDE_LEFT_RIGHT = ("left", "right") left:在车道的左侧 right:在车道的右侧 distance_direction
续费 包年/包月自动驾驶云服务到期后会影响云服务器正常运行。如果您想继续使用,需要在指定的时间内为服务、资源、模型续费,否则将终止服务,系统中的数据也将被永久删除。在到期前续费成功,所有资源、数据得以保留,且服务的使用不受影响。 表1 续费相关功能 功能 说明 手动续费 包年/包
实体设置(Entities) 车辆和控制器(Vehicle and controller) 通过车辆名: vehicle的方式来为车辆命名。通过keep(it.name == 指定车型名称)的方式来指定车辆类型。通过keep(it.initial_bm == 指定controll
场景剧本(StoryBoard) 执行顺序(Execution sequence) OSC2.0场景剧本StoryBoard通过执行顺序Execution Sequence和触发器Trigger来支持用户设计各种场景。StoryBoard中有parallel和serial两种执行
自定义评测镜像制作 延时评测 仿真器输出的仿真过程数据会按照OSI的GroundTruth格式存储为pb文件,根据创建任务配置时是否选择使用datahub,该仿真pb有两种格式: 使用datahub时,该仿真pb的每帧数据是GroundTruth结构,然后按照OSI标准推荐的存储
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
Octopus开发基本流程? Octopus是一站式自动驾驶开发平台,从数据收集上云,到自动化处理数据,自动或手动标注数据,创建并增量更新数据集,并将数据集用于模型训练,以及基于特定场景的在线仿真,用户都可以在Octopus平台上完成。 图1 Octopus开发流程 采集数据 指
泛化场景 创建泛化任务 当逻辑场景状态为“解析失败”和“正在解析”时,无法创建泛化任务。 上传动态和静态场景文件的说明请查看Open SCENARIO2.0场景说明。 当逻辑场景文件版本为OpenSCENARIO2.0.0时,创建的泛化任务支持仿真器B。 在左侧菜单栏中单击“仿真服务
点云跟踪标注任务 绘制对象 单击点云标注任务,单击任意一帧,进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏“AI标注”(快捷键b)。 图1 选择标注工具 选择标注类别。 标注下拉列表页选择一标注名,进入标注状态。 图2 选择标注类别 框选标注物。 图3 框选标注物 调整三视图。
数据资产简介 在自动驾驶产品的开发过程中,海量的数据存储和管理是当前自动驾驶平台面临的业务挑战之一。 Octopus平台的数据服务模块提供了海量数据采集、存储以及数据并行处理等功能,供后续服务进行统一使用。数据服务开发流程如下: 图1 数据服务开发流程 地图管理:支持上传高精地图数据,可用于数据回放、仿真场景等功能。
概述 Octopus自动驾驶云服务是面向车企、研究所的全托管平台,帮助车企以及研究所快速开发自动驾驶产品。 您可以使用本文档提供的API对Octopus自动驾驶云服务平台进行相关操作,如创建、删除、变更等。支持的全部操作请参见API概览。 在调用Octopus自动驾驶云服务器AP
查看源数据包 原始数据包含车辆采集的各类传感器数据信息,数据导入任务创建完毕后,平台对数据包进行扫描,此模块展示导入成功的数据包。 数据包列表 在左侧菜单栏中,单击“数据资产 > 源数据包”。 选择“数据包”页签,默认显示数据包列表。 图1 数据包列表 表1 数据包列表相关操作 任务
实时评测和延时评测介绍 实时评测 图1 实时评测 实时评测的基本架构如上图所示,实时评测算法从仿真器和AD算法按帧接收数据,每接收一帧数据,就调用一次评测函数,在最后仿真结束时将评测结果写成评测pb文件。 实时评测的实现包括如下几个步骤: 代码内实现与仿真器的通信,实时接收仿真器
3D2D融合预标注 自动驾驶传感器中,各个模态有各自的优势和劣势。比如相机模态对visual appearance的感知更为准确,激光雷达模态对距离感知更为有效。然后当LiDAR扫描线数过低时,经常无法甄别物体的类型,但是此时如果能结合LiDAR扫描和2D图像检测,则可以由3D扫
3D回放 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(低配):8核cpu 、UHD620的gpu 、16G内存 、100Mbps带宽。 查看3D回放 3D回放页面详细说明如下: 图1
评测管理 Octopus支持内置评测配置和自定义评测镜像,并根据评测指标或评测镜像对仿真任务中的算法展开评测。 图1 评测管理流程图 内置评测配置 自定义评测镜像 评测列表 内置评测指标说明 评测分数计算介绍 实时评测和延时评测介绍 父主题: 仿真服务