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与datahub对接的算法镜像制作 如图所示，算法与仿真平台datahub通过grpc连接，通过接收osi数据作为输入，并将算法内部信号输出到datahub。 仿真平台可以生成仿真的osi和算法pb，用于3d回放展示和算法的白盒化评测。 具体grpc连接datahub的代码可以参考八爪鱼提供的demo样例。
考试系统 支持题库管理、考试试卷题目个数配置、正式数据一键转换为考试题目，考试提交可进行系统自动判卷，也可进行人工复核。 新增考试题库 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 培训考试”。 选择“考试系统 > 考试题库”页签，单击“新增”，参考下表填写项目信息； 图1 新增考试题库 考
在路（On Road）检测 在路检测的目的是判断主车是否在可行驶的道路上驾驶。 根据OSI中车道类型定义，当主车行驶的道路类型为osi3.Lane.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。
如何一键恢复在线仿真功能？ 现象：使用在线仿真功能时，场景损坏导致加载失败，或在线仿真软件所在机器系统发生故障导致数据丢失或其他不可预知问题。 解决办法： 重启在线仿真软件并重新加载场景。 关闭在线仿真软件并重新启动，先单击 √图标，再单击在线仿真软件播放按钮。 图1 在线仿真软件播放按钮
统计信息 在批次子任务的“统计信息”页面，可查看该任务详情，项目任务流程以及标注对象统计信息。 任务详情：任务名称、数据类型、标注状态、任务包含的标注信息等。 图1 任务详情 项目任务流程：显示任务当前进度情况。 图2 项目任务流程 标注框数统计：人工/预标注对象数量统计。 图3
Escape 从上至下依次为： 点 实线 矩形 多边形 2.5D 虚线 圆形 切割线 分别为点、实线、矩形、多边形、2.5D、虚线、圆。 标注任务创建完毕，该标注任务所使用的所有标注已添加在任务中。单击标注形状，选择标注类别即可进行标注。 点：1 实线：2 矩形：3 多边形：4 2.5D：5
续费和退订 购买的服务和扩容包支持续费和退订操作。 续费 如需续费，请在服务和资源右侧的“续费管理”处进行续费操作。您还可以设置到期自动续费（请确认服务是否支持设置到期自动续费）。续费相关操作请参考续费管理。 图1 续费 退订 如需退订，请在服务和资源右侧的“续费管理”处进行退订
压实线（Onto Solid line）检测 压实线检测的目的是判断主车行驶过程中是否压到实线。 当主车与距离最近的车道线的小于主车宽度的一半时，并且该车道线的类型为OSI定义的osi3.LaneBoundary.classification.type.TYPESOLIDLINE，则认为主车的轮胎已经压到实线。
认领标注任务 管理员将任务下发至团队后，团队中的标注员可以认领任务进行标注。 一个标注任务只能由一个标注员完成。同一项目中一个标注员最多认领5个标注任务。 认领标注任务 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，单击项目名称，查看该项目包含的可认领或已认领未提交的标注批次任务列表。
急转向（Steering）检测 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。
评测算法的自研proto接口 背景 Octopus内置一套评测算法，用于对自动驾驶系统的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：
pose_3d yes target position acquire_position与acquire_position_init的使用方法相同，但由于不是初始动作，可以设置触发条件。 仿真器B尚未支持acquire_position动作。 代码样例见初始动作（acquire_position_init）。
逻辑场景管理 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
碰撞时间（Time to Collision）检测 碰撞时间检测的目的是判断主车在行驶中与其他交通车的碰撞时间是否过小。 碰撞时间是指主车与引导车的相对距离除以主车与引导车的相对速度。 即使主车未发生碰撞，当碰撞时间过小时，发生碰撞的风险太大，这样也是不合理的。 当碰撞时间小于某
跟车起停（Stop and Go）检测 跟车起停检测的目的是判断主车跟随前车停车后能否在前车启动后重新启动。 当主车跟随前车制动停止后， 前车重新启动后， 主车重新启动的时间要合适， 该时间允许用户自定义， 本设计默认取3s。 当重新启动时间大于指定阈值时， 则跟车起停检测不通过。
警告标志前行为（Warning Sign）检测 警告类交通标志前行为检测的目的是判断主车在各种警告类标志前行为是否合理，主要包括两个方面的检测： 在警告类标志前车速是否太大 在警告类标志前是否有明显的加速行为 本设计认为当主车的车速大于或者加速度大于时，警告类标志前行为检测不通过。
平稳起步(Gentle Start)检测 汽车起步时加速度太大会给人带来不舒适的感受。平稳起步检测的目的是判断自动驾驶车辆起步过程中加速度是否过大。 起步过程的判定是指车辆当前速度为0，并在0.5s后速度大于，这个0.5s内的时间段为起步过程。 起步过程中如果加速度大于一定阈值（
通行速率（Efficiency）检测 通行速率用于评价主车在场景中从起点到终点的效率，主车越快到达终点，则通行速率越高。 本设计取通行速率的默认阈值为0m/s，即如果主车平均速度小于等于0，则该指标不通过。 通行速率指标可有效避免主车一直不动，其他评测指标均通过，导致得分却很高的情况发生。
乘员舒适性（Driving Comfort）检测 乘员舒适性检测关注的是自动驾驶车辆行驶过程中，驾驶员感受到的舒适程度。 舒适程度通常可以利用整个行驶过程中的速度方差来进行客观反映，而变异系数是可以对不同速度区间舒适程度进行比较。 变异系数的公式如下所示。 表示变异系数，表示标准差，表示均值。
API 镜像仓库 镜像版本 数据集 数据集版本 数据仓库 数据仓库自定义属性 资源池信息管理 数据总览 数据包 数据导入 数据回放 作业管理 算子管理 作业队列 内部作业 数据场景 标签管理 仿真场景 场景地图
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