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在线仿真服务集成了一整套完整的仿真工具链,开箱即用。 在使用新的普通用户登录在线仿真时,需修改在线仿真系统配置: 关闭桌面锁屏。 调整屏幕分辨率(默认分辨率不高,可调至适合的分辨率)。 将默认的浏览器更改为Chrome或Firefox。 在线仿真根据用户名称生成系统进程,Linux中不合法的用户名称
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controller名称)的方式来指定controller类型,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。
RE”的标识文件,用于通知系统作业已失败。 运行完成并上传的挖掘结果可以在“数据场景”模块进行检索、查看。选中一个场景片段后可以通过“回放”按键跳转到数据包的对应时间点进行回放,长度在10秒到99秒之间的场景片段可以生成仿真场景。选中片段后的预览样本图根据挖掘片段所对应的传感器类型选择相应的传感器样本来进行展示。
身份认证 用户访问Octopus的方式有多种,包括Octopus控制台、API,无论访问方式封装成何种形式,其本质都是通过Octopus提供的REST风格的API接口进行请求。 Octopus的接口均需要进行认证鉴权以此来判断是否通过身份认证。通过控制台发出的请求需要通过Token认证
供用户存储作业临时文件的目录,例如/tmp/workspace 用户的作业容器需要解析rosbag,并将转换结果输出到output目录,结果示例如下: 图1 output目录 每个传感器提取的数据保存在单独的文件夹,其中camera和lidar传感器提取的样本文件必须以时间戳命名
绘制对象 绘制矩形框。 选择矩形图形工具(快捷键3,非小键盘)。 在标注列表中选择需要标注的类别(非必要,也可等标注完成后,右键修改类别)。 单击选择的第一个点,移动鼠标选择需要绘制的第二个,再次单击结束。 绘制垂直线。 同选择矩形框工具方式与类别一致选择直线图形工具(快捷键2,非小键盘)。
后两帧信息进行对比。 同步追踪数据:选中标注物后执行该操作可将当前任务中相同ID的所有标注物的大小类型进行覆盖。 显示轨迹线:选择3D框,开启此功能后可将当前任务中与此标注物ID相同的框进行轨迹线的连接。 添加轨迹点:开启后左键添加轨迹点,右键撤销当页轨迹点,并重新规划轨迹线,此ID最后一帧不可操作。
平台提供模型编辑器,在模型详情页单击“在线编辑”,进入该模型的在线编辑页面。界面左侧显示的是该模型包内的所有文件,以目录树的形式展示,支持编程语言的渲染,支持MarkDown文件的实时双屏预览。 新建文件夹:选中文件夹并单击,用户将新建一个该文件夹的子文件夹。选中工程文件并单击,将会新建一个新的文件夹,与用户已有的文件夹同级。
模块删除该场景片段生成的仿真场景。 配置了高精地图map_id的数据包,静态场景将使用配置好的高精地图文件显示。未配置map_id的数据包,平台将自动生成一份地图做仿真场景使用,地图参考场景发生的时间戳内的自车轨迹数据。 当场景标签关联仿真标签之后,生成的仿真场景推送到仿真场景库,会自带场景标签。
”,进入纳管详情界面。 单击节点列表操作栏中的“修改标签”,可对节点的用途和标签进行修改。 选择资源规格页签,单击“新增规格”,选择并填写必要参数,即可新建一种资源规格,可以创建仅含CPU、内存的资源规格或者包含GPU、CPU、内存的资源规格。 资源用途:下拉选择,当前可选择数据
对应API接口:自定义策略实际调用的API接口。 授权项:自定义策略中支持的Action,在自定义策略中的Action中写入授权项,可以实现授权项对应的权限功能。 依赖的授权项:部分Action存在对其他Action的依赖,需要将依赖的Action同时写入授权项,才能实现对应的权限功能。 IAM
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。 SimData中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。 用户自定义的评测指标包含通过,不通过等结果,将该结果写入到eva
个人:当前操作用户。 团队:当前工作空间下被授权的用户。 样本类型 使用的样本类型。 图片 3D点云 启动指令 训练算法的启动指令。 对于“镜像 + 外置算法文件”类型的算法,容器默认的工作目录为算法文件的根目录。 示例:如果算法文件中有一个名为main.py的训练入口文件,启动指令可以是python
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。
并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块,可使用自研仿真算法,根据Octopus自研仿真评测体系,从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块,可将仿真任务运行中关键指标变化绘制成图表,直观形象。
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。
创建时间等信息。 场景列表:该场景库中包含的所有场景。场景的具体操作请参考场景管理。 修改场景库信息/场景库分类信息 单击场景库名称或场景库分类后的,修改场景库或场景库分类的信息。 删除场景库/场景库分类 单击场景库名称或场景库分类后的,删除指定场景库或场景库分类。 查询场景 根
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。 模型评测:负责管理评测脚本、评测任务和评测对比任务。
在线仿真:提供类似本地开发的体验,支持客户直接使用线上仿真器开发,并无痛对接云端的场景管理:包含加载、绘制、保存等操作。 算法管理:用于对接客户的上云算法,并支持算法的版本级管理,并可自动化触发关联的批量算法。 评测管理:支持内置评测配置和自定义评测镜像,对仿真任务中的算法展开评测。 场
X-Auth-Token 是 String 用户Token,通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值) 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 镜像仓库名称 最小长度:1 最大长度:64 scope