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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
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>
请求成功(状态码201)后,从响应的Header中拿到x-subject-token的值即为Token的值。 获取的Token的有效期为24小时。建议进行缓存,避免频繁调用。 获取访问地址 访问地址为 {公网地址} /{自定义镜像中的API地址},例如:https://xxx/v1/infers
bute 下载通用存储文件数据 octopus downloadDataWarehouseData 删除缓存数据记录 octopus deleteDataCache 数据集缓存加速 octopus publishDataset 创建模型仓库 octopus createModelRepository
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:
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
in os.getenv('lidar_topic', '/pandar').split(',') ] # 点云数据的topic列表 # 注册自定义消息类型 Video_encoded_data_text = Path('msgs/Video_encoded_data.msg')
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 。