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传感器标定 标定数据记录车辆本身以及车辆上传感器的配置信息，一个标定项对应一个传感器标定文件。Octopus标定文件需满足标准，平台会对上传的每个标定文件名、格式和类型做检查。 本地编写标定文件。 当前支持车架配置以及传感器标定信息配置：车架配置、相机以及激光雷达。 以创建激光雷
同时在线用户数扩容包 支持多人在线标注，产生的费用。 仿真服务扩容包 规控仿真引擎-在线 购买在线仿真器，产生的费用。 感知规控仿真引擎-在线 仿真场景编辑器 规控仿真引擎-并行 增加并行任务数，产生的费用。 合规脱敏费用 合规脱敏费用是指使用合规脱敏扩展包处理数据量所产生的费用。 表3 合规脱敏计费项说明
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：支持数据集多版本管理和统计。同时
本文介绍了自动驾驶云服务（Octopus）提供的SDK语言版本，列举了最新版本SDK的获取地址。 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
表取自基础包选择的仿真器类型和扩展包选择的仿真器类型的并集）。 仿真器来源 可选择“内置仿真器”和“仿真器镜像”。 仿真器配置文件 单击“编辑”，展开仿真器配置文件编辑窗，支持自定义仿真器配置文件。 仿真器镜像 选择仿真器镜像时，需要选择仿真器镜像配置。 仿真器版本 选择仿真器镜
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： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务
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。 创建任务配置 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： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务
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： parallel：同步执行下方代码块内的动作action。 serial：依次执行下方代码块内的动作act。
"same") left：参考实体左侧的车道 right：参考实体右侧的车道 inside：参考实体内侧的车道 outside：参考实体外侧的车道 same：与参考实体相同的车道 dynamics_shape 表示给定变量随时间或距离的变化，用于动作change_speed，change_lane。
目前均只能支持仿真器B内置的车辆和controller类型。生成文件会自动适配车辆信息。 name，initial_bm等车辆属性需要在仿真器的catalog列表中定义，不同仿真器的预定义的catalog内容有所不同，需要在撰写场景文件时确认使用的车型、controller名称在仿真器catalog中已经存在。
th进行反序列化。如果是.pb结尾的文件，则利用sim_osi.proto中的SimData反序列化仿真pb中的内容。该步骤会得到一个SimData的内存对象，用户通过访问对象中的字段即可获取自己关注的数据。 仿真pb包含仿真器输出的整个仿真过程数据，用户处理根据自身评测逻辑处理所有帧数据。
开发环境依托于已购买的集群算力，支持客户在浏览器窗口或线下IDE中进行交互式的算法或模型的开发和调试。 创建开发环境时可以通过挂载的方式，便捷的访问平台的对象，如算法、模型和数据集。同时支持访问同区域自己的对象存储或外网资源，进行测试数据的导入、开源代码的拉取、三方依赖的安装等操作。极
续费和退订 购买的服务和扩容包支持续费和退订操作。 续费 如需续费，请在服务和资源右侧的“续费管理”处进行续费操作。您还可以设置到期自动续费（请确认服务是否支持设置到期自动续费）。续费相关操作请参考续费管理。 退订 如需退订，请在服务和资源右侧的“续费管理”处进行退订操作。退订相
对于获取用户Token接口，您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示，加粗的斜体字段需要根据实际值填写，其中username为用户名，domainname为用户所属的账号名称，user_password为用户登录密码，cn-south-1为project的名称，如cn
64个字符。 任务类型：选择任务类型。分为“目标检测”和“目标追踪”。 目标检测：对采集的点云数据，预测每帧点云数据中物体的框及类别。 目标追踪：对采集的连续帧点云数据，预测每帧点云数据中物体的框、类别、追踪ID， 前后帧中的同一个物体，追踪ID保持一致。 输入路径：选择OBS输
评测任务结束后，可查看评测任务结果。 单击仿真任务名称，进入该任务的详情页。 查看任务详情。 任务详情包含任务名称、任务使用的仿真算法、任务类型等信息。 查看仿真场景的运行结果。 仿真任务包含的仿真场景运行成功后，用户可以关注该仿真场景的得分，以及是否通过评测指标的检测。仿真任务得分大于等于60分为及格。
评测任务结束后，可查看评测任务结果。 单击仿真任务名称，进入该任务的详情页。 查看任务详情。 任务详情包含任务名称、任务使用的仿真算法、任务类型等信息。 查看仿真场景的运行结果。 仿真任务包含的仿真场景运行成功后，用户可以关注该仿真场景的得分，以及是否通过评测指标的检测。仿真任务得分大于等于60分为及格。
出文件格式要求。 上传的数据为经过时间同步后的数据，时间同步精度要求为0.1毫秒。 上传的数据需具备绝对位置信息（通常需要来自于GNSS等传感器）和IMU信息。 单轨迹数据长度建议不超过2km，且点云不超过2000帧。 点云采集频率10Hz或以上，GNSS和IMU等传感器采集频率建议100Hz或以上。
驶研发更便捷。训练服务的开发流程如下： 训练服务操作引导如下： 算法管理：负责管理用户上传的符合平台规范的算法。 开发环境：开发环境依托于已购买的集群算力，支持客户在浏览器窗口或线下IDE中进行交互式的算法或模型的开发和调试。 训练任务：用户选择训练算法和训练数据集创建训练任务进行训练。
选择关联到该逻辑场景下泛化任务的仿真任务。 单击“确定”，界面出现上次任务的敏感性分析结果，展示每个参数的灵敏度参数，该值的范围在[0,1]，该值越大，说明该参数的变化对评测分数的影响越大。 用户可根据敏感性分析结果，设置当前各项参数的数值。 泛化任务队列管理 用户可以对泛化任务进行优先级排序。
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