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标注服务等模块，请用户结合实际需求，准备好相应模块所需数据。 Octopus平台转换后的OpenData数据服务模块所需数据请见下表： 表2 数据和模块对应关系 类型 消息 数据总览 数据场景 数据回放 标注服务 相机 camera - - √ √ 激光雷达 lidar - - √
预览数据导入任务信息。 查看任务状态。 在任务列表，用户可通过查看任务所处状态了解任务当前进度。 数据导入相关操作 在“数据导入”列表，还可以完成以下操作。 表2 数据导入相关操作 任务 操作步骤 查看任务详情 单击操作栏的“详情”，可查看任务详情。 在任务详情页，单击数据包名称和算子名称，可跳转至相对应的详情界面。
├─帧目录名称2 ├─点云名称2.pcd #对应的已标注点云 ├─图片名称2.jpg #该点云图像对应的已标注图片 ├─帧目录名称2.json #该标注点云的所有标注信息
仿真场景 仿真场景支持用户上传符合仿真器场景规范的自定义场景。添加场景的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中选择“仿真服务 > 场景管理”。 选择“场景”页签，单击“创建场景”，填写基本信息。 场景名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线、点，且不支持以点结尾，不得超过256个字符。
customer_utils.py #自定义脚本1（可选，名称可自定义） ├─ customer_script2.sh #自定义脚本2（可选，名称可自定义） ├─ sub_directory #子文件夹
步骤四：创建仿真场景 用户可以上传场景文件创建自定义场景，开展仿真评测任务。本节以创建自定义仿真场景为例。 仿真场景支持用户上传符合仿真器场景规范的自定义场景。添加场景的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中选择“仿真服务 > 场景管理”。 选择“场景”页签，单击“创建场景”，填写基本信息。
change_lane(number_of_lanes: 2, side: m_side, reference: side_vehicle, offset: 0.8m, rate_profile: m_profile, rate_peak: 0.3mps) 相对车道2 m_profile: dynamics_shape
录制所有场景，录制的是一个回放文件，保存时间为永久。删除任务时，同步删除回放文件。 优先级 当前支持S、A、B、C。级别顺序为：S > A > B > C。 仿真器配置。 表2 仿真器配置信息说明 参数 说明 仿真器 选择在线仿真器，当前支持仿真器B、仿真器C（支持的仿真器列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）。
录制所有场景，录制的是一个回放文件，保存时间为永久。删除任务时，同步删除回放文件。 优先级 当前支持S、A、B、C。级别顺序为：S > A > B > C。 仿真器配置。 表2 仿真器配置信息说明 参数 说明 仿真器 选择在线仿真器，当前支持仿真器B、仿真器C（支持的仿真器列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）。
Project) 查询可用资源规格 GET /v1.0/{project_id}/common/clusters/resource-specs octopus:resourceManager:get √ √ 父主题： 权限和授权项
录制所有场景，录制的是一个回放文件，保存时间为永久。删除任务时，同步删除回放文件。 优先级 当前支持S、A、B、C。级别顺序为：S > A > B > C。 仿真器配置。 表2 仿真器配置信息说明 参数 说明 仿真器 选择在线仿真器，当前支持仿真器B、仿真器C（支持的仿真器列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）。
场景文件存储在OBS中。 逻辑场景管理 逻辑场景的参数空间敏感性分析文件存储在OBS中。 并行仿真 仿真结果存储在OBS中。 智驾模型服务 2D图像生成 获取OBS访问授权，生成的2D图像存储在OBS中。 模型微调 获取OBS访问授权，模型微调使用的训练数据集从OBS中获取。 运维配置 无 获取访问授
批导数据 原始数据采集完毕之后，需要将原始数据转换为Octopus平台适用的数据格式，以便于快速完成数据处理。 创建数据导入任务 在左侧菜单栏中，选择“数据处理 > 数据批导”。 在“数据导入”页签单击“导入”，填写具体信息。 选择目标数据包所在的对象存储路径，平台将自动扫描该目
在线仿真配置 使用在线仿真器，需要用户进行一些单独配置。 关闭锁屏。 图1 关闭锁屏 调整屏幕分辨率。 图2 调整屏幕分辨率 修改默认浏览器（改成chrome或firefox，使用KDE自带的Konqueror目前有兼容问题）。 图3 修改默认浏览器 父主题： 在线仿真
界面填写评测镜像的运行命令时直接填写该二进制文件的名称即可。在镜像中新建一个shell脚本来运行评测代码也是可以接受的方案。 实时评测 图2 实时评测 仿真平台定义了eva.proto，用于支持用户自定义实时评测的功能，具体的proto字段说明见其他相关文档。 自定义实时评测算法的实现有如下几个步骤：
启动命令： python3 /home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id 5 构建镜像 运行命令： docker build -f dockerfile -t rosbag2opendata:0.1 . 本地调试 准备一个待处理
标注，提高标注效率。 表1 快捷键使用说明 快捷键 功能 1 多边形绘制。 2 矩形绘制。 3 画笔绘制。 4 框选绘制。 Ctrl+Z 撤回上一步。 空格键 取消框选。 Enter 确认框选。 ESC 结束绘制状态。 向后滚动鼠标滚轮 画笔调整变大。 向前滚动鼠标滚轮 画笔调整变小。
使用流程 Octopus平台提供了“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，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 子任务
1Core_1GiB、1Gpu_2Core_4GiB 回放仿真 1Core_1GiB、1Gpu_2Core_4GiB 训练任务 1Gpu_4Core_16GiB 模型评测 1Gpu_2Core_8GiB 模型编译 2Core_4GiB 预标注 1GPU_2Core_8GiB 数据脱敏
选择相应的传感器样本来进行展示。 示例代码 代码文件命名为ros_hard_mining.py。 作业输入输出规范示例代码如下图所示： 图2 示例代码 构建镜像 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。
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