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} Ego_tf localization_info { timestamp: 1604996332855 stamp_secs: 1604996332 stamp_nsecs: 855301408 pose_position_x: 1165.5460205078125
地图文件：开放格式和实际上的公路网络在驾驶模拟应用程序中的描述标准（文件格式为“.xodr”）。 3D模型文件：文件格式为“.osgb”。 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。
仿真镜像 创建镜像仓库 用平台管理员账号登录Octopus平台。 在左侧菜单栏中，单击“镜像仓库 ”。 单击“新建”，填写基本信息。 图1 创建镜像仓库 名称：输入镜像仓库的名称，只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线。 用途：根据需求，下拉框选择用途。 描述：简单描述镜像仓库，
仿真任务 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： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 并行仿真”。 选择“任务配置”页签，单击“新建任务配置”，参考下表配置仿真任务基本信息。 图1 创建任务配置 表1
消息topic格式示例 Vehicle Vehicle格式示例： vehicle_info { stamp_secs: 1604996332 stamp_nsecs: 847945211 autonomy_status: 0 gear_value: 4 vehicle_speed
仿真评测结果 评测任务结束后，可查看评测任务结果。 单击仿真任务名称，进入该任务的详情页。 查看任务详情。 任务详情包含任务名称、任务使用的仿真算法、任务类型等信息。 查看仿真场景的运行结果。 仿真任务包含的仿真场景运行成功后，用户可以关注该仿真场景的得分，以及是否通过评测指标的检测
or_custom_attributes 否 Array of strings 按自定义属性筛选，多个属性取并集，attribute最多5个 file_types 否 Array of strings 文件类型列表，file_type最多10个 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD
描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 名称 最小长度：1 最大长度：64 data_type 否 String 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD
代码样例（Code Examples） 路网设置（Road Network） 参数声明（Parameter Declarations） 实体设置（Entities） 场景剧本（StoryBoard） 触发器与触发条件（Trigger and condition） 动作（Actions
= open3d.io.read_point_cloud(str(file)) deserialized_data.data = np.asarray( point_cloud.points).flatten
使用流程 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
} Ego_tf localization_info { timestamp: 1604996332855 stamp_secs: 1604996332 stamp_nsecs: 855301408 pose_position_x: 1165.5460205078125
准备工作 已注册华为账号并开通华为云，且在使用Octopus前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。 当前账号已完成访问授权的配置。华为云账号已满足要求，如果需要进行精细的权限管理，请参考创建用户并授权使用服务。 已完成八爪鱼自动驾驶云服务公测申请。如未完成，请参考申请公测。
数据处理 创建算子 批导数据 处理数据 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发
添加批次任务 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击操作栏中的“添加批次任务”，填写任务信息。 图1 添加批次任务 任务名称：由“项目需求方-项目类型-备注”组成，项目需求方-项目类型不可修改，备注信息可自定义。 规范：可根据需求选择规范，也单击
straight 简述：地图场景为直道。lead_vehicle和主车Ego在主道上分别以40kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶，Ego设定了目标在主道右2车道上的目标点Target_position，同时激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Target_position
merge 简述：地图场景为匝道合流。主车Ego在主道行驶，初始速度为Ego_InitSpeed_Ve0，Ego设定了目标在主道右侧2车道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Target_position的寻路算法，但目前仿真器
标准时间毫秒时间戳 最小值：0 end_time 否 Long 结束时间，UTC标准时间毫秒时间戳 最小值：0 file_name 否 String 文件名 最大长度：255 file_types 否 Array of strings 文件类型 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD
split 简述：地图场景为匝道分流。lead_vehicle和主车Ego在主道的同一车道上分别以35kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶，Ego设定了目标在匝道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往
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