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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 数据准备 创建算子
主要对逻辑场景的参数空间进行敏感性分析。在泛化任务完成的批量仿真任务后加上敏感性分析，然后把敏感性分析结果展现在新的泛化任务创建界面上，来帮助客户更好调节参数创建泛化任务。 进入到创建泛化任务界面，参数设置，选择参数设置后的“灵敏度分析”。 图5 灵敏度分析 选择关联到该逻辑场景下泛化任务的仿真任务。
表1提供了Octopus服务支持的SDK列表，您可以在GitHub仓库查看SDK更新历史、获取安装包以及查看指导文档。 表1 SDK列表 编程语言 Github地址 参考文档 Java huaweicloud-sdk-java-v3 Java SDK使用指导 Python huawe
action in the target lane 目标lane必须在地图上。 中心线左侧的lane_id为正，如'1'，'2'。右侧的lane_id为负，如'-1'，'-3'。绝对值越大，距离中心线越远。 offset值不能超出当前所在lane的宽度范围。 使用相对位置时，参考对象reference必须是车辆。
l_number保持一致，追踪任务中同一物体在不同帧中此字段相同 "location": { #3D框中心点坐标 "x": 0.6671804785728455, "y": 15.472203254699707
）的坐标信息。 规控算法：可显示或隐藏“主车局部规划轨迹”和“主车全局规划轨迹”。 高精地图：显示“路面”、“车道线”、“车道参考线”、“中心车道线”、“交通信号”，可控制对应功能显示或者隐藏。 动态场景：显示场景trigger信息，目前支持设置了Distance，ReachPosition，End
ity and Access Management，简称IAM）进行精细的权限管理。该服务提供用户身份认证、权限分配、访问控制等功能，可以帮助您安全的控制华为云资源的访问。 通过IAM，您可以在华为云账号中给员工创建IAM用户，并使用策略来控制IAM用户对华为云资源的访问范围，例
"labels_ext":{ "text_attribute":"", //文档属性标注，可为空 "text_intention":"", //文档意图标注，可为空 "relations":[
否则将该结果文件直接上传到评测结果文件夹中。 docVersion: 表示八爪鱼评测可视化报告的文档版本。 metadata: 表示文档的基本元信息。 spec：表示规格，即文档包含的内容。其中overview中保留总览信息，将字段对象渲染为无边线表格概况信息。content渲染为评测结果内容主体。
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对象特征---非机动车---自行车 检验规格： 检测在主车前方60米范围内、横向±5米范围内的目标 目标存在于上述范围内超过3秒 补充说明 上述距离范围指物体几何中心距离 有效长度不足10秒的场景片段在输入场景库时会自动在片段前后填充时间使整个片段扩展到10秒 父主题： 场景挖掘
的方案。 实时评测 图2 实时评测 仿真平台定义了eva.proto，用于支持用户自定义实时评测的功能，具体的proto字段说明见其他相关文档。 自定义实时评测算法的实现有如下几个步骤： 代码内实现与仿真器的通信，实时接收仿真器的帧数据，也可同时接收仿真器和AD算法的数据。同时，
argets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:
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