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构建镜像 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 FROM ros:noetic COPY ros_to_dataset.py /home/main/ # 算法启动示例：
动态场景组成 场景文件结构 场景文件结构样例： OpenSCENARIO2.0 ├─ RoadNetwork │ ├─ LogicFile │ └─ SceneGraphFile (0..1) ├─ ParameterDeclarations (0..1) ├─ Entities
附录 Enum Lists 父主题： 静态场景（地图）
场景样例（Scenario Examples） 如下为具体场景和逻辑场景样例。 具体场景（Concrete Scenario） 具体场景样例： import standard scenario my_scenario: # Road Network map: map
数据集镜像Dockerfile示例 本章节介绍Dockerfile示例。 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以数据集自定义镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下： 数据集镜像不支持调用GPU资源。 # 载入基础镜像，用户可手动制作或拉取官方镜像
同意《八爪鱼自动驾驶云服务声明》”。 图2 添加数据 表1 版本参数 参数 说明 镜像 选择镜像以及镜像版本。 启动脚本路径 选择脚本的启动文件路径，文件路径为在脚本中的相对路径，当前只支持.py类型的启动文件。 单击“下一步”，上传文件。 单击“下一步”，系统自动跳至数据集列表
红灯前行为（Run Red Light）检测 红灯前行为检测的目的是判断主车在遇到红灯时能否在停止线前停车， 并且与停止线的距离保持在合理的范围。 判断能否在停止线前停车是指当主车前端超出停止线后， 主车速度大于零时， 则主车没能在停止线前停车。 这要排除主车在非箭头红绿灯右转的情况。
数据集形式：选择“数据集子集”。 源数据集：下拉选择已创建好的数据集。源数据集仅包含有已发布版本，。 单击“下一步”，填写信息，并勾选“我已阅读并同意《八爪鱼自动驾驶云服务声明》”。 图2 创建版本 表1 版本参数 参数 说明 镜像 选择镜像以及镜像版本。 启动脚本路径 选择脚本的启动文件路径，文件路径为在脚本中的相对路径，当前只支持
6160</SRSOrigin> </ModelMetaData> 标注数据.json文件说明 数据集中必含“.json”文件，用于集合该时间戳已标注点云的所有标注数据信息，包括该点云所在的项目id、数据包id、图片上所有标注框信息等。上传数据集前请保证“.json”文件内容正确。“
种子地图的逻辑场景样例（仿真器B） 配合静态场景的种子场景，在本节提供了对应的适配仿真器B的逻辑场景样例。 straight merge split junction 父主题： 动静态配套样例
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）
auto代表自动驾驶, manual代表人工驾驶采集 tags: ['主车直行','主车倒车'] #选填 标签，标签个数不超过50个 例：沙尘天，正向设计，驾驶模式 description: '强风沙天,车辆空载在排土区自动驾驶到接土区前等待长坡道'
构建镜像 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 启动命令： python3 /home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id
Scalar Units Units单位详解： speed units SPEED_UNIT = { "meter_per_second": 1.0, "mps": 1.0, "kilometer_per_hour": 0.277777778, "kmph":
Enum Lists road_aids_type junction_type 父主题： 附录
示例代码 作业输入输出规范示例代码如下图所示： 父主题： 数据提取作业（数据集）
示例镜像制作 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 启动命令： bash /home/Octopus/run.sh 镜像构建： docker build -f Dockerfile
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Ta
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
junction 简述：地图场景为交叉口。lead_vehicle和主车Ego一前一后分别以LeadVehicle_TargetSpeed_Ve0和Ego_TargetSpeed_Ve0的初始速度向交叉口行驶，Ego设定了目标在右转车道上的目标点Target_position，仿
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