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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
D图像生成”服务,具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 操作步骤 在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务”。 选择“2D图像生成”页签,单击“创建”,填写信息。 图1 创建2D图像基本信息 名称:只包含英文,数字,下划线(_)和中划线(-),并且以英文开头的名称,不得超过64个字符。
单击模型名称,查看模型详情。 在模型详情页,查看模型基本信息和模型版本列表。可以对模型版本进行“模型微调”、“创建在线服务”和“删除”操作。 说明: 初始模型不支持“创建在线服务”和“删除”。 只有“创建成功”的模型版本支持“模型微调”和“创建在线服务”。 查询模型 在搜索输入框中输入搜索条件,按回车键即可查询。
步骤五:创建仿真任务 任务配置 仿真任务配置主要由仿真算法、评测项配置和场景三部分组成。仿真算法提供自动驾驶控制算法;评测配置提供评测依据;场景作为自动驾驶模拟场景,测试仿真算法的控制效果。 创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置,评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下:
标定文件上传失败的原因? 检查标定类型 标定文件必须上传到对应类型标定项,如激光雷达标定文件,只能上传到激光雷达标定项,平台会对文件标定类型和关键参数进行校验。 检查是否重名 标定文件可以重名,但上传到平台的标定项名称不可重名。 检查文件内容 平台会对每种类型标定文件中的关键参数进
在服务控制台“总览”>“我的模型”区域,开通“场景识别”服务,具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 完成OBS授权委托,具体操作步骤请参考授权操作步骤。在服务控制台“总览”>“我的模型”区域,开通“2D图像生成”服务,具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 操作步骤 在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务”>“场景识别”
费用账单 您可以在“费用中心 > 账单管理 > 流水和明细账单”查看费用账单,以了解自动驾驶云服务某个产品在某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后,会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统
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
算法版本”,见下图。 不支持修改任务配置和场景库、测试套件的关联关系,但是可以继续往场景库以及套件中增删场景或用例。新运行的任务,则会读取当下场景库或用例中的场景数据。如果清空里面的有效场景或用例,会导致任务运行失败。 不支持修改任务配置和评测的关联关系,但是评测自身属性,可以在
如下图所示,包年/包月资源各个阶段的状态。购买后,在计费周期内资源正常运行,此阶段为有效期;资源到期而未续费时,将陆续进入宽限期和保留期。 当您的账号欠费后,资源不会立即停止服务,资源进入宽限期。在宽限期内客户可正常访问和使用此服务资源。 如果您在宽限期内仍未续费服务资源,那么就会进入保留期,资源状态变为“已冻结”
预审核模型文件 预审核模型完成对已标数据的审核,并将审核结果和审核所用的审核规则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,将每帧数据的审核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
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
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
静态场景组成 静态场景提供了4个种子场景,静态场景的生成和泛化都基于这些种子场景。 四个种子场景分别为: straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 父主题: 静态场景(地图)
究时需要对这些原始数据有选择性、针对性地进行提取和分析,抽帧便是一种筛选数据的方式。针对数据类型,Octopus将抽帧任务分为图片抽帧和点云抽帧。 点云 点云是一种由激光雷达收集到的数据类型,包含三维坐标、反射强度等信息,用来检测和识别车行道路上的物体。 雷达会在车辆行驶过程中不
当车头时距过小时(该阈值可用户自定义,本设计默认取2s), 发生碰撞的风险太大, 这样也是不合理的。 车头时距和碰撞时间两者都是描述碰撞风险大小的。 车头时距适合判断主车和引导车速度都很高, 但相对速度比较小的情况。 碰撞时间适合主车和引导车相对速度比较大的情况。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为:暂无。 该
场景挖掘 平台支持基于内置场景挖掘算法和场景识别大模型挖掘的能力,对数据包进行场景挖掘。具体操作步骤如下: 在左侧菜单栏中,单击“数据资产 > 源数据包”。 选择“数据包”页签,单击操作栏中的“详情”,进入数据包详情页。 单击数据包信息的“场景挖掘”,后台会自动进行内置场景挖掘。
表示变量的均方根值,表示第个值,表示值的个数。 汽车的垂向平顺性是由悬架系统决定的,自动驾驶算法对垂向平顺性几乎没有影响,其影响的是车辆的纵向和侧向平顺性。 因此,本设计平顺性检测从纵向平顺性和侧向平顺性进行考量。 平顺性检测考虑的是整个仿真时间段的加速度均方根值。当纵向或侧向加速度均方根值大于,则认为对应的纵向/侧向平顺性检测不通过。
下, 能否进行适当的转向和减速避让, 从而保证安全性。 其中主车需要进行避让的前提条件是: 当主车前端与对向行驶的车道纵向距离一定范围内(本设计取10m), 并且主车与对向车辆的横向距离小于两者一半车宽的和。 当满足该条件后, 如果主车没有进行转向避让和减速避让, 则对应的检测不通过。
任务列表 任务列表展示批次任务列表中所有子任务下的任务,方便用户直观查看所有的任务。 在任务列表还可以进行认领、提交、释放、退回、审核和删除操作。 如下为任务列表相关页面: 图1 任务列表 父主题: 批次任务