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算法和模型开发。用户可上传符合Octopus平台规范的训练算法，将成熟的算法创建训练任务生成训练模型。此外，训练服务提供多种模型评测指标，从多维度衡量模型质量。让自动驾驶研发更便捷。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。
测试用例名称：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。 添加场景标签，标签数量不超过50个。 直接选择：单击“添加标签”，从场景标签中直接选择标签，也可新建标签。 多项搜索：可根据需要决定是否启用多项搜索，输入多个关键字，中间用“;”隔开，可搜索多个关键字。 图2
返回结果 请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求
新增标签 Octopus平台提供ODD筛选对场景分类，同时还支持用户根据业务所需创建自定义标签，从其他维度分类场景，更高效管理场景库。在创建仿真评测任务时，基于分类标签体系，可快速筛选出符合评测任务需求的场景。 ODD筛选：每个自动驾驶系统运行的前提条件和适用范围可能不同，因此在
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。 仿真服务场景管理分为三大类型：
寻路算法，但目前仿真器B尚不支持寻路动作acquire_position），从车side_vehicle在匝道行驶，初始速度为SideVehicle_InitSpeed_Ve0.side_vehicle从匝道汇入主道。控制器有时会根据side_vehicle的位置更改主车Ego的速度。
实时评测和延时评测介绍 实时评测 图1 实时评测 实时评测的基本架构如上图所示，实时评测算法从仿真器和AD算法按帧接收数据，每接收一帧数据，就调用一次评测函数，在最后仿真结束时将评测结果写成评测pb文件。 实时评测的实现包括如下几个步骤： 代码内实现与仿真器的通信，实时接收仿真器
数据导入 对象存储导入数据 把原始数据上传至平台前，可将数据包上传至对象存储中，从对象存储导入平台。操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，单击“数据处理 > 数据批导”。 选择“数据导入”页签，单击“导入”。 选择“对象存储导入”页签，填写具体信息。 选择目标数据包所在的对象存储路径，
车道偏离预警 泊车碰撞预警 后方横向车流预警 当算法pb中检测到预警项且状态为STATE_ACTIVE，则视该预警为激活态，否则为非激活态；当预警状态从非激活态转变为激活态，视为激活一次； 有些场景本身不需要激活预警：例如当一个场景中主车未泊车时，不需要激活泊车碰撞预警，此时如果激活预警反而
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值大于，则认为对应的纵向/侧向平顺性检测不通过。
in os.getenv('lidar_topic', '/pandar').split(',') ] # 点云数据的topic列表 # 注册自定义消息类型 Video_encoded_data_text = Path('msgs/Video_encoded_data.msg')
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。
完成，支持用户从数据到应用的全流程开发；从技术上看，Octopus底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术，让自动驾驶开发变得更简单、更方便。 产品架构 自动驾驶云服务（Octopus）是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据收集到仿真
久删除。在到期前续费成功，所有资源、数据得以保留，且服务的使用不受影响。 表1 续费相关功能 功能 说明 手动续费 包年/包月云服务、资源从购买到自动删除之前，您可以随时在自动驾驶云服务控制台续费，以延长使用时间。 自动续费 开通云服务时勾选自动续费选项，系统会在每次到期前为您自
#标注物的形状，此处表示2D矩形框 'serial_number':5 #当前对象在当前帧的唯一ID， 从1递增 "label_object_id": 5, #标注物合成对象的唯一自增id,如果标注物之间没有合成则与serial_number保持一致
} } } 其中，user_name、domain_name、project_id字段可以从“我的凭证”中获取。 图4 获取参数值 请求成功（状态码201）后，从响应的Header中拿到x-subject-token的值即为Token的值。 获取的Token的有效期
场景管理 创建仿真场景，仿真场景库、测试套件、测试用例和逻辑泛化场景用于仿真开发。 创建仿真场景 任务管理 选择仿真算法和仿真场景创建仿真任务，从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等角度衡量仿真算法控制效果，支持可视化仿真结果，生成任务报告。 创建仿真任务 父主题： 仿真服务快速入门
面上传、泛化、在线仿真编辑等场景录入方式，支持地图、场景的在线预览，并支持场景标签等功能。 任务管理：选择仿真算法和仿真场景创建仿真任务，从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等角度衡量仿真算法控制效果，支持可视化仿真结果。 父主题： 仿真服务
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员对汽车管理，即驾驶员接管自动驾驶系统对汽车进行管理，常用来考核自动驾驶系统完善程度，如接管次数、接管里程等。 数据标注
放仿真、训练任务、模型评测、模型编译、预标注和数据脱敏任务。 节点规格：下拉选择，为新建的资源规格定上限，确保资源规格有节点适配，根据用途从集群中查询。 资源规格： 填写资源用途所需要的资源量，各任务推荐最小资源规格如下，用户可在节点规格范围内灵活配置。 表1 资源规格 资源用途
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