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merge 简述：地图场景为匝道合流。主车Ego在主道行驶，初始速度为Ego_InitSpeed_Ve0，Ego设定了目标在主道右侧2车道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Target_position的寻路算法，但目前仿
straight 简述：地图场景为直道。lead_vehicle和主车Ego在主道上分别以40kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶，Ego设定了目标在主道右2车道上的目标点Target_position，同时激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Ta
split 简述：地图场景为匝道分流。lead_vehicle和主车Ego在主道的同一车道上分别以35kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶，Ego设定了目标在匝道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去
信息辅助系统激活（Information）检测 信息辅助系统激活用于评价算法是否按照预期激活以下六项功能: 倒车摄像头 环视摄像头 自动远光灯 驾驶员状态监测系统 抬头显示系统 夜视辅助系统 其实现逻辑与预警系统激活（Warning）检测、控制辅助系统激活（Control）检测一致。
Limit Sign）检测 限速标志牌前限速检测的目的是判断主车在行驶过程中遇到限速标志牌时， 速度是否符合要求。 限速标志牌分为最高限速和最低限速两种。 最高限速是指主车速度不能高于对应的限速数值， 并且不能低于最高限速的75%。 最低限速是指主车速度不能低于对应的限速数值。 当主车距离
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。
车道保持（Lane Keeping）检测 车道保持检测的目的是判断主车在行驶过程中能否很好地沿车道中心线行驶。 车道保持检测分为两个指标： 偏移车道中心线距离检测 偏移车道中心线横摆角检测 偏移车道中心线距离检测是指主车的质心相对于车道中心线的垂直距离，当该偏移距离大于某一阈值时（本设计取0
配额说明 本服务应用的基础设施是对象存储服务。 关于如何查看配额，如何申请扩大配额，请参考关于配额。
DType-1（直接式1）： DType-1（直接式1）是指匝道合入（分流）时直接汇入（离开）主路，并且匝道部分逐渐收缩（扩展）直到合入（离开）主路，如下图所示： DType-2（直接式2）： DType-2（直接式2）是指匝道合入（分流）时直接汇入（离开）主路，主路的车道数也随
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
表示该子类指标的异常时间点是离散的时间点形式，在任何时刻都可能发生异常。 POINT_TYPE_REGION 表示该子类指标的异常时间点是区间形式，一旦在某个时刻开始发生异常，则在随后一段时间内都会处于异常状态。 POINT_TYPE_ALL 表示该类指标的异常时间点是布尔形式的，从仿真
Octopus开发基本流程？ Octopus是一站式自动驾驶开发平台，从数据收集上云，到自动化处理数据，自动或手动标注数据，创建并增量更新数据集，并将数据集用于模型训练，以及基于特定场景的在线仿真，用户都可以在Octopus平台上完成。 图1 Octopus开发流程 采集数据 指
减速度（Deceleration）检测 减速度检测的目的是： 判断主车在整个行驶过程中制动减速度是否超过对应的舒适性阈值。 本设计的减速度的默认阈值为3。 父主题： 内置评测指标说明
限速（Speeding）检测 限速检测的目的是判断主车的车速是否超过道路默认限速。 本设计采用最大默认限速120km/h。 该阈值可通过前端进行自定义配置。 父主题： 内置评测指标说明
等作业，数据包选择相对应的算子就可以触发相对应的作业。 数据回放类型的算子作业不需要选择输出仓库。 状态是待脱敏或者脱敏中的数据包不能运行数据回放类型的作业。 数据包类型必须是Rosbag类型。 当选择数据集算子时，数据类型可支持选择通用存储和数据场景。 创建作业（数据包） 在左侧菜单栏中，单击“数据处理
碰撞时间（Time to Collision）检测 碰撞时间检测的目的是判断主车在行驶中与其他交通车的碰撞时间是否过小。 碰撞时间是指主车与引导车的相对距离除以主车与引导车的相对速度。 即使主车未发生碰撞，当碰撞时间过小时，发生碰撞的风险太大，这样也是不合理的。 当碰撞时间小于某
采样方式介绍 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样
采样方式有几种？ 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，但如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1
000]。 录制策略 回放场景直观查看主车在仿真场景中的运行情况。目前支持的录制策略：不录制、录制所有场景。 说明： 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
和点云抽帧。 点云 点云是一种由激光雷达收集到的数据类型，包含三维坐标、反射强度等信息，用来检测和识别车行道路上的物体。 雷达会在车辆行驶过程中不断收集点云数据来了解周围的环境，并利用点云数据所获得的环境信息帮助车辆定位，提高车辆定位的精度。 接管 接管是从自动驾驶系统转换为驾驶
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