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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
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
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帧中
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,。
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
动作(Actions) 用户首先使用初始动作InitActions来初始化实体entities,接着使用其他动作Actions展开实体entities的场景故事story。 初始动作(assign_init_speed) 动作主体:车辆vehicle或行人pedestrian 。