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数据集：支持数据集多版本管理和统计。同时支持用户将本地符合平台规范的数据集导入平台，以及将平台上的数据集导出到自有OBS桶中。 数据缓存：提供专用高速文件存储功能，加速训练和评测读取数据集的速度。 模型管理：负责对模型仓库和模型版本进行各种操作，模型仓库可包含多个模型版本，支持上传符合平台规范的模型用于标注或训练任务。
根据需要选择自定义属性。 标注物 选择合适的标注物。 单击“下一步”，系统自动跳至数据集列表页面，可在该页面对数据集子集进行查看、删除、添加或导出版本、缓存加速操作。 父主题： 创建数据集
场景库进行仿真。 逻辑场景和逻辑场景库 逻辑场景是基于状态空间变量对功能场景的进一步详细描述，每个逻辑场景都有场景参数，比如前车的车速及其加速度，自车与前车距离等参数，这些参数都有一定的取值范围，根据这些参数可以派生出任意数量的具体场景。 逻辑场景库是不同逻辑场景的数据集合，以树
Ego.activate_controller(true, true) 触发条件（acceleration） 返回实体的加速度。 使用方法：当动作主体的加速度>或<或==某个值时，触发动作。 样例 do parallel: # Story serial:
标注服务 以标注为核心。 平台提供点云和图片的人工标注和预标注。 支持数据预标注功能，节省大量人力成本。 训练服务 以模型为核心。 平台提供软硬件加速模型训练和推理，大幅缩短训练时间，提升训练效率。 支持上传自定义算法和自定义模型，提升算法泛化能力和识别率。 支持模型管理与评测，提高模型的准确性，持续提升自动驾驶安全系数。
单个场景下自动驾驶算法控制下主车的平均车速，单位m/s。 distance 单个场景下自动驾驶算法控制下主车的行驶里程，单位m。 vis 主车关键状态量的（如速度、加速度）的时间序列数据，用于前端进行可视化曲线展示。 metrics Octopus内置了一批大类评测指标，并且每个大类评测指标下会多个子类指标。
#m/s最大倒车速度 max_deceleration: #最大减速度 max_acceleration: #最大加速度 rpm_idle: #r/min引擎空闲状态转速 rpm_change: #r/min换挡时引擎转速
规控仿真引擎-在线 支持用户通过图形化界面方式运行仿真引擎，支持自动驾驶决策规划控制算法在线图形化开发调试。 感知规控仿真引擎-在线 支持用户通过网页/图形化界面方式运行仿真引擎，支持自动驾驶感知决策规划控制算法在线图形化开发调试，支持高精度渲染引擎集成。 仿真场景编辑器 支持自动驾驶仿真静态路网和动态交通参与物场景编辑。
算法、标注数据、仿真场景），快速开展自动驾驶业务，跟上瞬息多变的市场节奏。 海量数据 平台可支持PB级数据存储和亿级数据秒级检索。 软硬件加速 感知算法训练和仿真需要使用大量算力资源，Octopus依托华为自研软硬件能力提供的强大算力支持，满足每天百万公里仿真测试和算法训练。 自动化标注
算法、标注数据、仿真场景），快速开展自动驾驶业务，跟上瞬息多变的市场节奏。 海量数据 平台可支持PB级数据存储和亿级数据秒级检索。 软硬件加速 感知算法训练和仿真需要使用大量算力资源，Octopus依托华为自研软硬件能力提供的强大算力支持，满足每天百万公里仿真测试和算法训练。 自动化标注
数据集：支持数据集多版本管理和统计。同时支持用户将本地符合平台规范的数据集导入平台，以及将平台上的数据集导出到自有OBS桶中。 数据缓存：提供专用高速文件存储功能，加速训练和评测读取数据集的速度。 模型管理：负责对模型仓库和模型版本进行各种操作，模型仓库可包含多个模型版本，支持上传符合平台规范的模型用于标注或训练任务。
在车端标记驾驶过程中人工和自动驾驶路段以及其他重要信息。 控制数据 控制指令（control） control .pb 自车的方向盘转角、加速度值等控制数据。 规划路径 规划轨迹（planning_trajectory） planning_trajectory .pb 自车规划行驶路径。
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在车端标记驾驶过程中人工和自动驾驶路段以及其他重要信息。 控制数据 控制指令（control） control .pb 自车的方向盘转角、加速度值等控制数据。 规划路径 规划轨迹（planning_trajectory） planning_trajectory .pb 自车规划行驶路径。
需求选择合适的节点数和GPU卡数，灵活调整训练环境，实现高效的分布式训练。 八爪鱼自动驾驶平台支持多种规格，用户可根据当前底座资源选择对应加速卡节点。同时，支持用户自定义资源规格，一般而言，通用训练用途下，推荐使用8机8卡（共计64卡）规模训练中小型或部分大模型，CPU和内存可酌情设置。
55mps的速度行驶，当两车距离小于30m时，cut_in_vehicle开始以15mps为目标加速（加速动态受到加速度值CutInVehicle_SpeedChange_RatePeak的影响，此处ALKS设置的默认加速度为0.0mps，可以根据需要更改），同时变道切入Ego所在车道，10000s
octopus downloadDataWarehouseData 删除缓存数据记录 octopus deleteDataCache 数据集缓存加速 octopus publishDataset 创建模型仓库 octopus createModelRepository 创建模型版本 octopus
B类指标不通过，则对应的评分会小于60分。 AB类log函数评分原则（Principle） A类，错一项就不能及格（低于60）。 B类，再怎么错都不会不及格（除非评分项不包括A类）。 全错则是0分，全对则是100分。 如果评分项是空集，则是0分。 C类， 不参与评分 AB类log
、 create_xyz_point和create_road_point来创建（OSC2.0支持的struct类型详见附录Struct）。 给bool型赋值时必须使用“true”和“false”，如果使用“True”或“False”或拼写错误将使语句无效。 例1：基础类型 m_road_id:
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