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Green Light）检测 绿灯通行检测的目的是判断主车在接近十字路口后， 如果是绿灯， 主车是否直接通行而没有停止。 另外，当交通灯由红灯变为绿灯后， 主车重新启动的时间是否太大。 本设计认为在绿灯状态下， 如果前方没有行人和引导车的情况下， 主车在停止线前20m范围内发生停车行为，
统计信息 在批次子任务的“统计信息”页面，可查看该任务详情，项目任务流程以及标注对象统计信息。 任务详情：任务名称、数据类型、标注状态、任务包含的标注信息等。 图1 任务详情 项目任务流程：显示任务当前进度情况。 图2 项目任务流程 标注框数统计：人工/预标注对象数量统计。 图3
数据场景 Octopus平台处理完原始采集数据后，平台支持内置和自定义场景挖掘算法，可自动提取对应场景行为的片段，展示在数据场景模块中。用户可将其生成单个仿真场景片段，为后续仿真开发做准备。 数据场景依赖以下三个topic：ego_tf(主车定位)、 object_array_v
通行速率用于评价主车在场景中从起点到终点的效率，主车越快到达终点，则通行速率越高。 本设计取通行速率的默认阈值为0m/s，即如果主车平均速度小于等于0，则该指标不通过。 通行速率指标可有效避免主车一直不动，其他评测指标均通过，导致得分却很高的情况发生。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：speedX。
到达终点（Reach Destination）检测 到达终点检测的目的是判定主车是否到达场景文件中指定的全局路径规划的终点。 当主车的车辆坐标系原点进入终点为半径R（本设计取R为2m）范围内时， 则判定主车到达了终点。 在没有设置终点时， proto协议会把目标点默认初始化(0,0
在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。 模型评测 编译镜像 编译镜像可以将训练模型转换为特定芯片支持的可识别的文件，编译镜像模块支持对编译镜像的增加、查询、删除以及编辑。
vehicle_info = 1。 } Camera 采集的camera数据通过转换工具可以保存为”.jpg”图片数据。 Lidar 采集的点云数据通过转换工具可以保存为标准的pcd格式数据。 Gnss 对于卫星导航系统数据录制的消息格式，需遵循一定规范，其中部分字段为必选，其他请根据实际需要自由选取。
vehicle_info = 1。 } Camera 采集的camera数据通过转换工具可以保存为“.jpg”图片数据。 Lidar 采集的点云数据通过转换工具可以保存为标准的pcd格式数据。 Gnss 对于卫星导航系统数据录制的消息格式，需遵循一定规范，其中部分字段为必选，其他请根据实际需要自由选取。
String 用于排序的字段，查询结果会基于该字段排序。 offset 否 Integer 分页查询的偏移。 limit 否 Integer 分页查询时查询结果数量。 search 否 String 查询条件。 simulator 否 String 仿真器，支持VTD和SimPro。 枚举值：
构建镜像 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 启动命令： python3 /home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id
FollowLeadVehicleEmergencyBrake 简述：主车Ego和正前方33.33m的头车lead_vehicle按照相同的初始速度匀速行驶，前车突然刹车，10000s后激活Ego的controller，40s后停止场景（激活时间与场景停止时间可修改）。 osc2
在“车队管理”页面的列表中，可以查看新创建的车队。 车队管理相关操作 在“车队管理”界面，还可以完成以下操作。 表1 车队管理相关操作 任务 操作步骤 编辑车队 单击操作栏内的“编辑”，即可编辑车队信息。 删除车队 单击操作栏内的“删除”，即可删除车队。 说明： 如需删除车队信息，需先删除该车队关联的车辆。 查询车队
描述、关联仿真任务数和创建时间等信息。 场景列表：该场景库中包含的所有场景。场景的具体操作请参考场景管理。 修改场景库信息/场景库分类信息 单击场景库名称或场景库分类后的，修改场景库或场景库分类的信息。 删除场景库/场景库分类 单击场景库名称或场景库分类后的，删除指定场景库或场景库分类。
CCE集群 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进
并关联到导入的路采场景。 description 是 MutableFileSrlz object 描述的内容。 file 否 file object 仿真场景文件，场景文件为OpenSCENARIO格式。 simulator 是 String 仿真器，支持VTD和SimPro。
tmp_dir: 供用户存储作业临时文件的目录，例如/tmp/workspace 用户的作业容器需要解析rosbag，并将转换结果输出到output目录，结果示例如下： 每个传感器提取的数据保存在单独的文件夹，其中camera和lidar传感器提取的样本文件必须以时间戳命名。任务结束标
Go）检测 跟车起停检测的目的是判断主车跟随前车停车后能否在前车启动后重新启动。 当主车跟随前车制动停止后， 前车重新启动后， 主车重新启动的时间要合适， 该时间允许用户自定义， 本设计默认取3s。 当重新启动时间大于指定阈值时， 则跟车起停检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
示例代码 以下为主程序文件ros2opendata.py中截取的代码片段，分别运行不同的功能，详见注释。 运行前准备： 解析点云消息： 解析gnss消息： 写opendata_to_platform.yaml文件： 父主题： Rosbag转OpenData作业（数据回放）
理员。 当前工作空间为非default（授权类型为INTERNAL）时，只能新增当前工作空间下的授权对象。查看工作空间下的授权对象，查看当前工作空间下的授权对象，请参见“工作空间”下的“查看授权对象”章节。 一个用户只能承担同一职能。 单击“确认”，用户创建完毕。 用户管理相关操作
据上云。下文介绍了通过对象存储导入数据的方式，帮助用户把车载平台输出的数据上传至Octopus平台上。 对象存储导入数据：用户需先将数据包上传至对象存储桶（可自定义）中，再导入到Octopus平台。上传速率快，适合上传大数据量（超过2G）的数据包。 单个数据包时长均不可超过10分钟。
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