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示例代码 以下为主程序文件ros2opendata.py中截取的代码片段，分别运行不同的功能，详见注释。 运行前准备： 解析点云消息： 解析gnss消息： 写opendata_to_platform.yaml文件： 父主题： Rosbag转OpenData作业（数据回放）
自动驾驶仿真云服务-基础版 仿真场景库、大规模并行仿真、仿真评测体系。基础版允许并行任务数50个。 自动驾驶数据云服务-基础版 具有RosBag数据解析能力，内置了50+的场景挖掘规则、具有自动驾驶数据回放功能，具有真实场景转仿真场景能力。最大可管理500TB数据。 自动驾驶标注云服务-基础版
Array of strings 传感器类型 replay_job_status Integer 回放作业状态 枚举值： 1(未解析) 2(已完成) 3(解析失败) 4(未回放处理) 5(回放处理失败) processor_job_ids Array of longs 数据包处理作业id
选择标签，也可新建标签。 多项搜索：可根据需要决定是否启用多项搜索，输入多个关键字，中间用“;”隔开，可搜索多个关键字。 推荐标签：平台可解析场景文件中的内容推荐标签，目前场景格式支持OpenSCENARIO系列。（推荐标签开关显示的前提是文件上传）。 推荐标签有以下约束： 不支
写成评测pb文件后，延时评测镜像的工作就完成了，仿真平台的控制程序在运行自定义评测容器时会主动将评测pb文件上传到对象存储中，前端通过下载该评测pb文件进行解析，可以将自定义评测结果和内置评测结果一样完全兼容地进行展示。 评测算法代码开发完成后，将代码构建成算法镜像上传到仿真平台评测管理模块即可被
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： 各个评测指标的通过/未通过/无效的结果展示。 仿真过程中关键数据的时间序列曲线图展示。
split匝道分流 用途：创建split高速匝道合流的静态场景（地图） 参数：参数如下表 表1 split参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度 left_lane_num int yes
泛化场景 创建泛化任务 当逻辑场景状态为“解析失败”和“正在解析”时，无法创建泛化任务。 上传动态和静态场景文件的说明请查看Open SCENARIO2.0场景说明。 当逻辑场景文件版本为OpenSCENARIO2.0.0时，创建的泛化任务支持仿真器B。 在左侧菜单栏中单击“仿真服务
写成评测pb文件后，自定义评测镜像的工作就完成了，仿真平台的控制程序在运行自定义评测容器时会主动将评测pb文件上传到对象存储中，前端通过下载该评测pb文件进行解析，可以将自定义评测结果和内置评测结果一样完全兼容地进行展示。 评测算法代码开发完成后，将代码构建成算法镜像上传到仿真平台评测管理模块即可被
单击操作栏中的“编辑”，可编辑逻辑场景基本信息。 查看逻辑场景详情 单击逻辑场景名称，可查看逻辑场景详情。 基本信息：场景名称、创建时间，解析状态等信息。 场景参数：包括动态场景、静态场景信息，可单击文件列表后的“下载”或“替换文件”，将文件下载本地或替换场景文件。 泛化任务：平
选择标签，也可新建标签。 多项搜索：可根据需要决定是否启用多项搜索，输入多个关键字，中间用“;”隔开，可搜索多个关键字。 推荐标签：平台可解析场景文件中的内容推荐标签，目前场景格式支持OpenSCENARIO系列。（推荐标签开关显示的前提是文件上传）。 推荐标签有以下约束： 不支
选择标签，也可新建标签。 多项搜索：可根据需要决定是否启用多项搜索，输入多个关键字，中间用“;”隔开，可搜索多个关键字。 推荐标签：平台可解析场景文件中的内容推荐标签，目前场景格式支持OpenSCENARIO系列。（推荐标签开关显示的前提是文件上传）。 推荐标签有以下约束： 不支
数据脱敏 创建脱敏作业，选择脱敏算子，对合规数据进行脱敏。 创建作业 新建算子 数据处理 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析，处理的结果可以用于回访定位问题，并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下： 数据批导：创建数据导入任务，收集采集车辆原始数据。
原始数据采集完毕后，在平台上创建数据收集任务，通过多种方式上传数据文件至Octopus平台。 数据处理 通过用户自定义算子对Rosbag数据包进行处理，最终将原始数据结构化，解析出各种不同传感器详细数据，如摄像头录制的图像数据、雷达的点云数据、车辆行驶轨迹等。生成的图片可以直接用于标注。 标注数据 对于图片和点云数
数据处理简介 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析，处理的结果可以用于回访定位问题，并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下： 数据批导：创建数据导入任务，收集采集车辆原始数据。 数据处理：支持根据自定义数据服务算子，对数据包进行处理，创建不同类型的作业。
创建标签 功能介绍 新建标签 URI POST /v1.0/{project_id}/data/tags 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选
merge匝道合流 用途：创建merge高速匝道合流的静态场景（地图） 参数：参数如下表 表1 merge参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度。 left_lane_num int
_get_masked_image(topic, timestamp) if masked_data is None: # 没有解析出图像文件时，不要该帧了 continue deserialized_data
ata/20220620.bag output_dir: 场景挖掘作业运行结果输出目录，例如/tmp/output 用户的作业容器的作用是解析Rosbag，并将场景挖掘结果以csv格式输出到output_dir指定的目录，并以“segments.csv”作为文件名，文件完整路径示
rosbag数据包作业运行结果输出目录，例如/tmp/output tmp_dir: 供用户存储作业临时文件的目录，例如/tmp/workspace 用户的作业容器需要解析rosbag，并将转换结果输出到output目录，结果示例如下： 每个传感器提取的数据保存在单独的文件夹，其中camera和lidar传感
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