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length yes 匝道的长度 road_aids_type road_aids_type yes 道路辅助设施类型,匝道分流时匝道和主路的连接方式,目前共有三种:DType-1(直接式1)、DType-2(直接式2)和PType(平行式)。 参数取值范围: lane_width:
以实车数据驱动算法迭代模型和仿真评价。Octopus分别提供以下功能: 数据服务 以数据为核心。 提供数据批导、源数据包、数据处理、数据缓存、数据集管理。 数据结构化:处理车载硬件平台上输出的传感器数据,详细统计各类传感器信息。 数据集治理:支持PB级海量存储。 提供通用存储、
Request Entity Too Large 由于请求的实体过大,服务器无法处理,因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求,服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理,则会包含一个Retry-After的响应信息。 414 Request-URI Too Large 请求的U
内部服务出现错误 请联系华为自动驾驶云服务技术支持团队或稍后再试 500 octopus.000110 IAM access error IAM接入连接出现错误 请联系华为自动驾驶云服务技术支持团队或稍后再试 500 octopus.000121 Object storage access
场景样例(Scenario Examples) 如下为具体场景和逻辑场景样例。 具体场景(Concrete Scenario) 具体场景样例: import standard scenario my_scenario: # Road Network map: map
ALKS样例 根据官方提供的ALKS样例,提供了一些osc2.0的场景(osc文件)及其转化结果(xosc文件)。考虑到仿真器的支持程度,建议在转换时选择osc1.0版本。 FreeDriving 简述:主车Ego按照初始速度匀速行驶,10000s后激活controller,30
代码内实现与仿真器的通信,实时接收仿真器的帧数据,也可同时接收仿真器和AD算法的数据。同时,自定义评测算法也可选择对接八爪鱼提供的Datahub服务,通过Grpc协议,连接`SubscribeGroundTruth`接口实时获取GroundTruth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
修饰器(Modifiers) 修饰器(speed) 用途:设定动作主体actor在当前阶段的速度。可以修饰初始动作assign_init_speed 。 参数: 表1 speed参数 Parameter Type Mandatory Description speed speed
标定文件模板 Vehicle车辆标定文件模板 标定文件名:“车辆自身参数.yaml” 文件内容示例: # The vehicle config vehicle: # basic mass: #质量 # Body
仿真场景终止条件有几种? 仿真终止的条件有以下几种: 超时。 创建任务时设置的“最大运行时长”,超过运行时间时,仿真任务停止。 图1 超时 场景文件中设置终点。 xml类型场景。 Read the destination of Ego in xml end triggers。 <Scenario>
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
同步追踪数据:选中标注物后执行该操作可将当前任务中相同ID的所有标注物的大小类型进行覆盖。 显示轨迹线:选择3D框,开启此功能后可将当前任务中与此标注物ID相同的框进行轨迹线的连接。 添加轨迹点:开启后左键添加轨迹点,右键撤销当页轨迹点,并重新规划轨迹线,此ID最后一帧不可操作。 插值标注:当需要在第n帧和第n+k帧
评测结果 评测任务完成后,可单击评测任务名称查看模型评测各项得分。任务详情页面展示了评测任务详情信息以及评测模型结果信息两部分内容。 任务详情 任务详情页面,详细展示了任务名称、类别、资源规格等基本信息。 图1 任务详情 任务视图 根据用户选择“自定义”或“内置”评测方式,详情页会展示以下三种流程图:
评测算法的自研proto接口 背景 Octopus内置一套评测算法,用于对自动驾驶系统的性能表现进行多维度评测。内置评测算法的评测结果按照eva.proto中的定义,序列化成pb文件保存起来。 Octopus仿真平台的前端通过解析评测pb对评测结果进行展示,目前控制台展示主要分为两大方面:
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。
信号查看器 评测任务运行过程中,将一些衡量自动驾驶质量的关键指标,如速度、加速度等数据在仿真场景中变化量绘制成图表,便于用户直观考量规控算法的控制质量。用户也可将业务所需关注的数据集合成新的图表,对比查看。 查看器一次只支持载入5个任务场景,页面最多支持5个框图展示,一个框图最多支持10条信息选择,。
智驾模型服务等应用工具,确保自动驾驶规模合规、安全、可度量,版本快速集成。 数据资产 地图管理 标定管理 源数据包 数据场景 数据集 数据缓存 模型管理 通用储存 数据合规 数据递送 数据脱敏 数据处理 数据批导 数据处理 回放仿真 标注服务 项目管理 团队用户 标注管理 培训考试
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