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--entrypoint /bin/sh guikong-demo:0.1 “-c” “bash /home/Octopus/run.sh” 运行后查看输出结果: 图8 输出结果 确定算法输出、yaml和_SUCCESS标识文件都存在,且文件所有人可读。 父主题: 算子示例
three-dimensional orientation xyz_point、odr_point和road_point必须设置且仅设置一个,用以提供位置信息。 orientation非必选项,当不设置orientation时,对应roll、pitch、yaw均为0时的方向。 使用xyz_point、设置orientation
“/home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id 5” 完成后在${HOME}/tmp/output目录查看运行结果文件: 图9 运行结果 父主题: 算子示例
逻辑场景库是不同逻辑场景的数据集合,以树状结构的形式表现出来,便于对逻辑场景进行统一的、有效的组织、管理和应用,比如当用户想系统管理和方便查看超车的逻辑场景,可以将所有超车相关的逻辑场景加入一个场景库中。 测试用例和测试套件 如上所述,OpenSCENARIO场景能描绘动态环境的
评测算法的自研proto接口 背景 Octopus内置一套评测算法,用于对自动驾驶系统的性能表现进行多维度评测。内置评测算法的评测结果按照eva.proto中的定义,序列化成pb文件保存起来。 Octopus仿真平台的前端通过解析评测pb对评测结果进行展示,目前控制台展示主要分为两大方面:
{image-id-or-name} bash在容器内依次执行命令后commit为新的镜像。 或者采用dockerfile构建,参考如下: # 1、查看算法依赖,一般需要考虑使用的ubuntu版本、cuda版本、cudnn版本 FROM xxx/cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20
ingTargets为例) 逻辑场景的ALKS样例,本文只介绍CutOutMultipleBlockingTargets,更多参数介绍,请查看官方文档。 osc2.0场景 import standard scenario CutOutMultipleBlockingTargets: