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如何查看账号ID和IAM用户ID？ 使用IAM账号登录华为云。 在页面左上方单击“控制台”，进入华为云管理控制台。 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。 在API凭证页面获取IAM用户名、用户ID、账号名和账号ID。 父主题： 其他常见问题
调用API获取项目ID 从控制台获取项目ID 调用API获取项目ID 项目ID可以通过调用查询指定条件下的项目列表API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。
警告标志前行为（Warning Sign）检测 警告类交通标志前行为检测的目的是判断主车在各种警告类标志前行为是否合理，主要包括两个方面的检测： 在警告类标志前车速是否太大 在警告类标志前是否有明显的加速行为 本设计认为当主车的车速大于或者加速度大于时，警告类标志前行为检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
/image-registry/image-repos/{id} octopus:imageRepo:delete √ √ 父主题： 权限和授权项
0/{project_id}/common/datasets/{dataset_id} octopus:dataset:delete √ √ 父主题： 权限和授权项
ouses/{data_warehouse_id}/data octopus:dataWarehouse:list √ √ 父主题： 权限和授权项
速度大于，则主车进行了避免碰撞的响应措施。 另外，对于车的车碰撞，本设计根据碰撞方位进行了细分。 当主车和发生碰撞的副车的夹角在或者内，并且主车位于副车后方，则认为发生追尾碰撞。 当主车和发生碰撞的副车的夹角在或者内，并且副车位于主车后方，则认为发生被追尾碰撞。 当主车与副车的碰撞夹角在内时，则认为发生正面对碰。
换道（Lane Change）检测 换道检测的目的是判断主车在换道过程中的换道持续时间以及换道时的侧向加速度是否合理。 换道是指当主车所在的road id保持不变， 在某一时刻，其lane id发生变化， 在该时刻的前后一段时间内主车处于换道过程。 对于判定换道时的侧向加速度是否合理，
急转向（Steering）检测 侧向加速度过大会对车辆的侧倾稳定性和乘员体验造成不良影响，急转向检测的目的是判断主车在行驶过程中，侧向加速度是否过大。 侧向加速度的阈值设置为2.3 ，具体参考《i-vista评测规程》第5页最后一段。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：accY。
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，从多维度衡量模型质量。
在特定条件下仿真算法控制质量。 仿真服务场景管理分为三大类型： 场景和场景库。 逻辑场景和逻辑场景库。 测试用例和测试套件。 场景和场景库 其中片段式场景仿真是自动驾驶系统测试的重要手段，当前业内对于片段式场景普遍遵循ASAM主导的OpenX系列标准。OpenSCENARIO对动
审核操作指导 审核是检验标注任务质量的一个手段，审核的方式是从标注任务中抽取一定比例的图片，通过被抽取的图片标注准确率判断该标注任务整体准确率，该标注任务是否通过审核。 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称。 选择“批次任务列表”，单击批次任务前的。
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。
置场景片段）。 生成仿真场景 生成仿真场景必须同时依赖以下两个topic：ego_tf(主车定位)、object_array_vision(目标感知)。根据生成路径不同可分为仿真场景库场景和通用存储场景。 仿真场景库场景 在左侧菜单栏中单击“数据资产 > 数据场景”。 单击数据包ID前的“”，可展开数据包下场景片段。
返回结果 请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求
Octopus平台提供ODD筛选对场景分类，同时还支持用户根据业务所需创建自定义标签，从其他维度分类场景，更高效管理场景库。在创建仿真评测任务时，基于分类标签体系，可快速筛选出符合评测任务需求的场景。 ODD筛选：每个自动驾驶系统运行的前提条件和适用范围可能不同，因此在进行场景测试时，对应的场景是属于自动
垂直角度 上坡 下坡 主车行为 驾驶方向 主车直行 主车倒车 主车左转 主车右转 主车U型掉头 主车换道行驶 加速度 主车加速 主车减速 主车急加速 主车急减速 主车均速 驾驶行为 主车跟车 主车超车 主车连续转弯 主车紧急制动 速度 主车低速 主车中速 主车高速 他车行为 前车行为
表示该类指标的异常时间点是布尔形式的，从仿真开始到当前时刻的状态要么是完全通过，要么全过程都是异常的，统计类型的指标需要以这种形式表示。 POINT_TYPE_NORMAL 该类型与其他类型相反，如果该类型的点存在，则表示对应的子类指标是通过的，Octopus用该类型保存主车到达终点的时间值。 父主题：
使用流程 Octopus平台提供了从“数据准备 → 标注数据 → 训练模型 → 仿真任务”的全流程开发，针对每个环节，其使用是相对独立自由的。本章节梳理了Octopus使用流程详解，此文档介绍其中一种方式完成自动驾驶开发。 图1 Octopus的使用流程 表1 使用流程说明 流程
来进行客观反映，而变异系数是可以对不同速度区间舒适程度进行比较。 变异系数的公式如下所示。 表示变异系数，表示标准差，表示均值。 本设计当主车速度的变异系数大于0.15时，判定乘员舒适性检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：speedX。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_ALL。
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