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t_distance） 、触发条件（time_to_collision）、触发条件（time_headway） 、触发条件（speed） 和触发条件（acceleration）。如果不满足等待时长或触发条件，后续动作将无法执行。 使用wait来设定触发条件condition时，必
种子地图的逻辑场景样例（仿真器B） 配合静态场景的种子场景，在本节提供了对应的适配仿真器B的逻辑场景样例。 straight merge split junction 父主题： 动静态配套样例
详情页面，用户可以看到该任务的创建时间、启动时间、运行时间、完成时间以及任务的状态等信息，同时展示任务下的所有场景的仿真评测结果，综合得分和运行结果，支持仿真软件回放场景以及将场景的结果进行信号查看。 图1 仿真任务详情 任务分析 仿真任务得分高低，该任务是否通过检测，该任务使用
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
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
merge 简述：地图场景为匝道合流。主车Ego在主道行驶，初始速度为Ego_InitSpeed_Ve0，Ego设定了目标在主道右侧2车道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Target_position的寻路算法，但目前仿
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
如何查看账号ID和IAM用户ID？ 使用IAM账号登录华为云。 在页面坐上方单击“控制台”，进入华为云管理控制台。 图1 控制台入口 在控制台右上角的账户名下方，单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。 图2 我的凭证 在API凭证页面获取IAM用户名、用户ID、账号名和账号ID。 图3
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：支持数据集多版本管理和统计。同时支持用户将本地符合平台规范的数据集导入平台，以及将平台上的数据集导出到自有OBS桶中。 数据缓存：提供专用高速文件存储功能，加速训练和评测读取数据集的速度。
分配到多台计算机或服务器上并行进行，充分利用硬件资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并提供简单易用的界面和工具，帮助用户轻松配置和管理多机分布式训练任务。用户可以根据实际需求选择合适的节点数和GPU卡数，灵活调整训练环境，实现高效的分布式训练。
sequence） OSC2.0场景剧本StoryBoard通过执行顺序Execution Sequence和触发器Trigger来支持用户设计各种场景。StoryBoard中有parallel和serial两种执行指令，最外层执行指令之前需要加上do来使场景剧本生效。其中： paralle
payload ResourceSpecs object 实际返回的资源规格信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表5 ResourceSpecs 参数 参数类型 描述 list Array of ResourceSpecsVo objects 资源规格列表
transition函数f(x)=Ax3+B*x2+Cx+D，约束梯度在开始和结束时必须为零。 sinusoidal：变化曲线是一个正弦变迁Sinusoidal transition函数f(x)=A*正弦(x)+B，约束梯度在开始和结束时必须为零。 step：变化曲线是一个阶段变迁Step transition函数。
实体设置（Entities） 车辆和控制器（Vehicle and controller） 通过车辆名: vehicle的方式来为车辆命名。通过keep(it.name == 指定车型名称)的方式来指定车辆类型。通过keep(it.initial_bm == 指定controll
Routing_path Traffic_light_info Vehicle vehicle_info { stamp_secs: 1604996332 stamp_nsecs: 847945211 autonomy_status: 0 gear_value: 4 vehicle_speed:
Routing_path Traffic_light_info Vehicle vehicle_info { stamp_secs: 1604996332 stamp_nsecs: 847945211 autonomy_status: 0 gear_value: 4 vehicle_speed:
消息topic格式示例 Vehicle Vehicle格式示例： vehicle_info { stamp_secs: 1604996332 stamp_nsecs: 847945211 autonomy_status: 0 gear_value: 4 vehicle_speed:
训练服务简介 训练服务模块上承接数据服务和标注服务两大模块，为自动驾驶研发提供方便易用的模型训练和评测平台，让用户无需过多关注底层资源，聚焦算法和模型开发。用户可上传符合Octopus平台规范的训练算法，将成熟的算法创建训练任务生成训练模型。此外，训练服务提供多种模型评测指标，从
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
Octopusdata。 message VehicleFrame { uint64 stamp_secs = 1。 #必选。时间戳，单位：秒 uint64 stamp_nsecs = 2。 #必选。时间戳，单位：纳秒 uint32
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