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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
急转向(Steering)检测 侧向加速度过大会对车辆的侧倾稳定性和乘员体验造成不良影响,急转向检测的目的是判断主车在行驶过程中,侧向加速度是否过大。 侧向加速度的阈值设置为2.3 ,具体参考《i-vista评测规程》第5页最后一段。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为:accY。
平稳起步(Gentle Start)检测 汽车起步时加速度太大会给人带来不舒适的感受。平稳起步检测的目的是判断自动驾驶车辆起步过程中加速度是否过大。 起步过程的判定是指车辆当前速度为0,并在0.5s后速度大于,这个0.5s内的时间段为起步过程。 起步过程中如果加速度大于一定阈值(
换道(Lane Change)检测 换道检测的目的是判断主车在换道过程中的换道持续时间以及换道时的侧向加速度是否合理。 换道是指当主车所在的road id保持不变, 在某一时刻,其lane id发生变化, 在该时刻的前后一段时间内主车处于换道过程。 对于判定换道时的侧向加速度是否合理,
信号输出到datahub。 仿真平台可以生成仿真的osi和算法pb,用于3d回放展示和算法的白盒化评测。 具体grpc连接datahub的代码可以参考八爪鱼提供的demo样例。 图1 算法镜像 父主题: 镜像制作(仿真)
平顺性(Ride Comfort)检测 平顺性检测通常指汽车的垂向平顺性。平顺性用加速度均方根值来衡量。 加速度均方根值计算公式如下所示。 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。
蛇行(Snake Driving)检测 自动驾驶车辆在行驶过程中,当车道的曲率发生较大变化时,可能会出现横向控制效果不佳导致的长时间车辆横向振荡。 蛇行检测的目的是判断车辆是否出现横向振荡,利用车辆的横向加速度的正负变化来判断蛇行是否发生。 正值大于和负值小于的比例都大于该时间段的10%时,则判断此时间段发生蛇行。
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
车头时距(Time Headway)检测 车头时距检测的目的是判断主车行驶过程中与其他交通车的车头时距是否台小。 车头时距是主车与引导车的相对距离除以主车的速度。 即使主车未发生碰撞, 当车头时距过小时(该阈值可用户自定义,本设计默认取2s), 发生碰撞的风险太大, 这样也是不合理的。
目标检测2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054
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。
预警系统激活(Warning)检测 预警系统激活用于评价算法是否激活以下五项预警功能: 盲区预警 前方碰撞预警 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;
目标检测3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1611801018801 | +--- 1611801018801.json | +--- 1611801018801.pcd +--- 1611801024401 | +--- 1611801024401
压实线(Onto Solid line)检测 压实线检测的目的是判断主车行驶过程中是否压到实线。 当主车与距离最近的车道线的小于主车宽度的一半时,并且该车道线的类型为OSI定义的osi3.LaneBoundary.classification.type.TYPESOLIDLINE,则认为主车的轮胎已经压到实线。
控制辅助系统激活(Control)检测 控制辅助系统激活用于评价算法是否按照预期激活以下十三项功能: 自动紧急制动 自动紧急转向 倒车自动紧急制动 自适应巡航控制 车道保持辅助 自动驾驶辅助 自动泊车辅助 远程泊车辅助 拖车辅助 城市驾驶辅助 高速自动驾驶辅助 巡航控制 限速控制
资产识别与管理 资产识别 用户在数据资产包括用户上传的数据集以及用户提供的一些个人信息。 数据资产包括但不限于文本、图形、音频、视频、照片、图像、代码、算法、模型等。 资产管理 对于用户上传至Octopus的资产,Octopus会做统一的保存管理。 对于文件类型的资产,Octopus会将
本文介绍了自动驾驶云服务(Octopus)提供的SDK语言版本,列举了最新版本SDK的获取地址。 在线生成SDK代码 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能,降低您使用SDK的难度,推荐使用。 SDK列表 表1提供了Octopus服务支持的SDK列表,您可以在Gi
跟车起停(Stop and Go)检测 跟车起停检测的目的是判断主车跟随前车停车后能否在前车启动后重新启动。 当主车跟随前车制动停止后, 前车重新启动后, 主车重新启动的时间要合适, 该时间允许用户自定义, 本设计默认取3s。 当重新启动时间大于指定阈值时, 则跟车起停检测不通过。
3D预标注车道线检测 创建3D预标注车道线检测任务 输入输出文件格式要求 父主题: 智驾模型服务
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