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场景管理分类设计使用逻辑 场景管理提供所有仿真场景、测试用例和泛化场景的管理功能，用户可上传符合平台规范的自定义场景，也可将场景下载至本地开发。Octopus平台自研场景标签分类体系，从多维度深层次科学分类场景。仿真场景库可自建仿真场景库，集合相同场景格式的不同条件仿真场景，检验在特定条件下仿真算法控制质量。
评分方案介绍 Octopus评测指标共有30多项大类指标，当规控算法未通过某些评测指标后，评测分数应能反映算法的性能表现。 本设计根据指标的重要程度将其分为三大类： 主要指标（以下简称A类）。 次要指标（以下简称B类）。 未定义重要度指标（以下简称C类）。 本设计提供如下三种内置的评分方案：
领域模型设计 以下为4个种子场景可以泛化的参数及范围，请确保在编写odr文件时各参数在以下描述范围内。 straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 one_way_junction单行线路口 父主题： 静态场景（地图）
AB类log函数评分方案 在该评分方案中，A类指标必须通过，如果该类指标有一项没有通过，则得分直接不及格（低于60分）。 在有A类指标参与评测时，B类指标即使有几项没有通过，整个得分也不会不及格。 B类指标不通过数超过一定比例时，对应的分数要小于80分。 C类指标不参与评分。 在
到达终点（Reach Destination）检测 到达终点检测的目的是判定主车是否到达场景文件中指定的全局路径规划的终点。 当主车的车辆坐标系原点进入终点为半径R（本设计取R为2m）范围内时， 则判定主车到达了终点。 在没有设置终点时， proto协议会把目标点默认初始化(0,0
Planning_trajectory 对于规划路径数据的消息格式，需遵循一定规范，其中部分字段为必选，其他请根据实际需要自由选取。 表8 planning_trajectory消息格式规范 格式名称 说明 PlanTrajectory 规划路径 /***********************************
自车的方向盘转角、加速度值等控制数据。 规划路径 规划轨迹（planning_trajectory） planning_trajectory .pb 自车规划行驶路径。 预测路径 预测跟踪(predicted_objects） predicted_objects .pb 感知目标的预测路径。 全局规划 全局路径（routing_path）
规控仿真引擎-在线 支持用户通过图形化界面方式运行仿真引擎，支持自动驾驶决策规划控制算法在线图形化开发调试。 感知规控仿真引擎-在线 支持用户通过网页/图形化界面方式运行仿真引擎，支持自动驾驶感知决策规划控制算法在线图形化开发调试，支持高精度渲染引擎集成。 仿真场景编辑器 支持自
创建ma-user用户，且训练过程中使用到的python环境或其他依赖对ma-user具有权限，以下分别从“从0到1构建”和“从已有镜像”迁移两种方式说明。 从0到1构建训练镜像 用户可以docker run -it {image-id-or-name} bash在容器内依次执行命令后commit为新的镜像。
# 与实际输出的目录名一致 sensor_type: planning_trajectory # 路径规划类型 - folder: perception # 与实际输出的目录名一致 sensor_type:
自车的方向盘转角、加速度值等控制数据。 规划路径 规划轨迹（planning_trajectory） planning_trajectory .pb 自车规划行驶路径。 预测路径 预测跟踪（predicted_objects） predicted_objects .pb 感知目标的预测路径。 全局规划 全局路径（routing_path）
自车的方向盘转角、加速度值等控制数据。 规划路径 规划轨迹（planning_trajectory） planning_trajectory .pb 自车规划行驶路径。 预测路径 预测跟踪（predicted_objects） predicted_objects .pb 感知目标的预测路径。 全局规划 全局路径（routing_path）
Planning_trajectory 对于规划路径数据的消息格式，需遵循一定规范，其中部分字段为必选，其他请根据实际需要自由选取。 表8 planning_trajectory消息格式规范 格式名称 说明 PlanTrajectory 规划路径 /***********************************
Planning_trajectory 对于规划路径数据的消息格式，需遵循一定规范，其中部分字段为必选，其他请根据实际需要自由选取。 表8 planning_trajectory消息格式规范 格式名称 说明 PlanTrajectory 规划路径 /***********************************
junction路口 用途：创建junction城区路口的静态场景（地图） 参数：参数如下表 Parameter Type Mandatory Description lane_num int yes 单方向车道数量。 bikeway bool yes 是否有自行车道。 sidewalk
昇腾云助力 昇腾云具有稳定安全的底层算力，提供极致性价比。昇腾双栈AI算力，支持万节点计算集群管理。全流程昇腾迁移工具链，典型自动驾驶感知算法适配昇腾，可以大幅度缩短迁移周期（迁移周期<2周）。统一资源调度，资源极致利用，可以大幅度提升综合分配率（综合分配率达90%），弹性调度、训练和
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OpenData）。 数据集：用于数据抽取作业，输出至通用存储（Rosbag to Dataset）。 回放仿真：用于Resim运行，对比回放（感知规划算法）。 数据图表：用于数据回放时，数据图表展示。 具体规范示例请参考算子示例。 单击“确定”。 在“算子”列表，可查看新创建的算子。 父主题：
OpenData）。 数据集：用于数据抽取作业，输出至通用存储（Rosbag to Dataset）。 回放仿真：用于Resim运行，对比回放（感知规划算法）。 数据图表：用于数据回放时，数据图表展示。 具体规范示例请参考算子示例。 单击“确定”。 在“算子”列表，可查看新创建的算子。 算子管理相关操作
迹。 定位算法：可显示或隐藏主车的定位（通过算法计算出的信息）和真值（实际信息）的坐标信息。 规控算法：可显示或隐藏“主车局部规划轨迹”和“主车全局规划轨迹”。 高精地图：显示“路面”、“车道线”、“车道参考线”、“中心车道线”、“交通信号”，可控制对应功能显示或者隐藏。 动态场
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