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标定管理:支持车辆、车辆传感器标定的配置,方便即时管理车辆以及标定信息。 源数据包:此模块展示导入成功的数据包,支持对源数据包的查看,回放等功能。 数据场景: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,展示在此模块中。 数据集:支持数据集
在线生成SDK代码 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能,降低您使用SDK的难度,推荐使用。 SDK列表 表1提供了Octopus服务支持的SDK列表,您可以在GitHub仓库查看SDK更新历史、获取安装包以及查看指导文档。 表1 SDK列表 编程语言 Github地址 参考文档
true, #是否有效,包含“true”和“false”两种 "create_time": 1708657733087, #标注的创建时间 "difficult": false, #是否难例,包含“true”难例和“false”非难例 "label_counts":
保证标注任务的私密性及安全性。标注团队按工作空间隔离。 前提条件 用户已开通账号。 管理员已添加用户,并分配标注平台完全控制权限。添加用户操作请参考用户管理。 创建团队 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 团队用户 > 团队管理”。 单击“创建团队”,填写团队信息。 图1 创建团队
批量生成仿真场景 编辑仿真场景信息。 图3 生成仿真场景 任务类型:仿真场景生成。 仿真器:可选择仿真器A和仿真器B。 生成路径:可选仿真场景库和通用存储,此处选择仿真场景库。 优先级:当前支持S、A、B、C、D。级别顺序为:S > A > B > C > D。 场景片段名称:格式为“车辆
在线仿真 仿真即通过软件模拟车辆行驶的路况和场景,不需要真实的环境和硬件,极大节省训练和测试的成本和时间。Octopus仿真服务预置了智能驾驶、主动安全、危险场景等六大场景实例,覆盖大部分驾驶路况,用户可直接在线使用,持续迭代提升自动驾驶安全性。 父主题: 关于Octopus
”,将文件下载本地或替换场景文件。 泛化任务:平台支持逻辑场景生成泛化任务,具体操作参考泛化任务。 场景预览:根据场景文件的不同情况,场景预览会以不同的方式呈现。详见场景预览。 场景预览 场景预览当前有两种呈现方式:动态场景预览和地图场景预览。 动态场景预览:版本为OpenSCENARIO1
车辆管理 平台支持配置车队、车辆,以及两者的所属关系。 创建车队 在左侧菜单栏中,单击“数据资产 > 标定管理”。 选择“车辆管理”页签,单击“车队管理 > 新建车队”,填写车队名称和描述信息。 图1 新建车队 车队名称:车队展示名称。 描述:简要描述车队信息。 单击“确定”。
true, #是否有效,包含“true”和“false”两种 "create_time": 1708657733087, #标注的创建时间 "difficult": false, #是否难例,包含“true”难例和“false”非难例 "label_counts":
最大可管理500TB数据。 自动驾驶标注云服务-基础版 最大支持100个在线标注用户数支持2D、3D目标标注、语义分割、连续帧标注、融合标注,具有满足自动驾驶所需的标注工具,支持预标注。 自动驾驶训练云服务-基础版 支持算法管理、模型管理、自动驾驶相关的模型评测、badcase、可视化报告等。
OBS(对象存储) 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token,通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值) 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数
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
最大长度:256 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token,通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值) 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数
查询任务 可按照“任务ID”、“任务名称”、“任务状态”、“任务描述”、“算法版本”查询任务。 停止任务 对于任务状态为“运行中”“排队中”和“调度中”的任务,因为某种原因需要停止运行时,可单击操作栏“停止”选项,即可停止该任务。 删除任务 在任务创建有误,或任务生命周期结束,可删
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API之前,请确保已经充分了解Octopus自动驾驶云服务平台相关概念,详细信息请参见产品介绍。
在进行自动驾驶模型训练过程中需要大量有标签的图片或视频数据,因此在模型训练之前需要对处理完的数据进行各类标注,进行场景识别。Octopus提供预标注功能,支持部分预标注模型,能够节省70%的人力成本。也提供人工标注功能,用户可以针对未标注数据在线手动标注或预标注后人工确认难例数据。在创建标注任务前,需创建标注模板。
rget_position,仿真开始后激活Ego控制器(控制器会影响Ego去往Target_position的寻路算法,但目前仿真器B尚不支持寻路动作acquire_position),从车side_vehicle在匝道行驶,初始速度为SideVehicle_InitSpeed_Ve0
预标注模型文件 预标注模型完成对数据的推理,并将推理结果按照规定格式放在指定路径中。 模型文件基本要求 自定义模型包通过环境变量获取数据集路径和推理结果存放路径,将每帧数据的推理结果按照规定格式存入规定路径的json文件中。 自定义模型包中必须包含启动文件。除此之外,还可包含一些其他
对应请求消息头,响应同样也有消息头,如“Content-type”。 对于获取用户Token接口,返回如图1所示的消息头。 其中“x-subject-token”就是需要获取的用户Token。有了Token之后,您就可以使用Token认证调用其他API。 图1 获取用户Token响应消息头 响应消息体 响应消息体
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扫描确定目标大致位