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Octopus平台提供了从“数据准备 → 标注数据 → 训练模型 → 仿真任务”的全流程开发，针对每个环节，其使用是相对独立自由的。本章节梳理了Octopus使用流程详解，此文档介绍其中一种方式完成自动驾驶开发。 图1 Octopus的使用流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导
label_names Array of strings 标注物名 create_at Long 创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 update_at Long 修改时间，UTC标准时间毫秒时间戳 label_taged Boolean 标注数据集tag，已标注是true label_associated
数据类型为音频或文本时，项目任务流程不支持选择预初审和预终审。 表2 数据类型支持的文件格式 数据类型 文件格式 图片 ".bmp"，".jpg"，".jpeg"，".png"，".gif"，".tiff"。 点云 ".pcd"（ascii和binary格式）。 音频 ".wmv"，".flac"，"
训练服务简介 训练服务模块上承接数据服务和标注服务两大模块，为自动驾驶研发提供方便易用的模型训练和评测平台，让用户无需过多关注底层资源，聚焦算法和模型开发。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
任务配置 任务配置主要由仿真算法、评测项配置和场景三部分组成。仿真算法提供自动驾驶控制算法。评测配置提供评测依据。场景作为自动驾驶模拟场景，测试仿真算法的控制效果。 创建任务配置 创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置，评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下：
选择“批次任务列表”，单击批次任务前的。 单击子任务操作栏中的“更多 > 审核”，配置审核比例。 图1 审核比例 审核比例：从该标注任务所有样本中抽取一定样本作为审核样本。 配置成功后，单击标注任务名称，单击任意一张图片，进行审核。 审核图片标注符合规范，整张图片无错误，则该图片审核通过，勾选“审核通过”，并保存。
仿真服务可以提供基于云资源的大规模并行仿真。仿真过程中，涉及资源配置与调度。合理配置任务的资源占用，可以尽可能的提高资源利用率，进而提高仿真测试并行度，增加算法测试的里程数。 获取并配置算法实际资源占用 创建仿真算法时，需要填写算法镜像占用的CPU以及内存。这个将影响批量仿真子任务的资源调度
步骤五：创建仿真任务 任务配置 仿真任务配置主要由仿真算法、评测项配置和场景三部分组成。仿真算法提供自动驾驶控制算法；评测配置提供评测依据；场景作为自动驾驶模拟场景，测试仿真算法的控制效果。 创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置，评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下：
标注工具和快捷键说明 标注平台提供多种标注工具和隐藏快捷键，满足不同标注任务所需，提高标注效率。 2D标注 2D标注任务较多，类型多样，故平台开发多种标注工具，辅助标注工作，提高标注人员标注效率。 表1 标注工具说明 一级图标 二级图标 名称 功能 快捷键 无 选择 拖动标注框。
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。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_POINT。
器镜像。 创建仿真算法 评测管理 支持内置评测配置和自定义评测镜像，对仿真任务中的算法展开评测。 创建评测 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
数据资产简介 在自动驾驶产品的开发过程中，海量的数据存储和管理是当前自动驾驶平台面临的业务挑战之一。 Octopus平台的数据服务模块提供了海量数据采集、存储以及数据并行处理等功能，供后续服务进行统一使用。数据服务开发流程如下： 图1 数据服务开发流程 地图管理：支持上传高精地图数据，可用于数据回放、仿真场景等功能。
服务监控 此模块支持选择不同产品、监控项、时间段，查看API的总调用量、调用成功量、调用失败量。 在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务”。 选择“服务监控”页签，按需求选择产品、监控项以及时间段。 界面以曲线图的形式显示API的总调用量、调用成功量、调用失败量。 图1 服务监控 父主题：
换道开始点到换道结束点的时间长度作为换道持续时间， 当换道持续时间小于某一阈值（可用户自定义，本设计取1.5s）时， 或换道时间大于某一阈值（可用户自定义，本设计取6s）时， 换道持续时间检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_POINT。 父主题：
仿真场景终止条件有几种？ 仿真终止的条件有以下几种： 超时。 创建任务时设置的“最大运行时长”，超过运行时间时，仿真任务停止。 图1 超时 场景文件中设置终点。 xml类型场景。 Read the destination of Ego in xml end triggers。 <Scenario>
逻辑场景功能可批量生成仿真场景，扩充仿真场景库，为自动驾驶开发提供海量仿真场景。自定义逻辑场景的可以进行修改、删除操作，并支持仿真器B。 逻辑场景中场景是完全独立存储与使用的，在逻辑场景生成的泛化场景非常多，其中有价值的场景比例低，如果存储到场景中会对场景模块造成冲击，当前如果认为逻
Octopus管理控制台。 单击“立即申请”。 图2 公测页面 根据实际情况设置企业规模、研发人员比例、应用场景、业务当前阶段等信息。 用户第二次申请公测时，可以继承上一次申请该产品公测活动所填写的必填项信息。 选中“同意《公测试用服务协议》”。 单击“申请公测”，完成公测申请。 等待运营开通公测权限。
算法版本”，见下图。 不支持修改任务配置和场景库、测试套件的关联关系，但是可以继续往场景库以及套件中增删场景或用例。新运行的任务，则会读取当下场景库或用例中的场景数据。如果清空里面的有效场景或用例，会导致任务运行失败。 不支持修改任务配置和评测的关联关系，但是评测自身属性，可以在
classification.type.TYPE_NONDRIVING，则认为主车在路检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_POINT。 父主题： 内置评测指标说明
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，因此在进行场景测试时，对应的场景是属于自动驾驶系统设计运行域内至关重要。ODD（operational design domain，设计运行
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