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2.5D人车图片标注任务 2.5D人车图片标注任务相比于2D人车标注任务,由2D的矩形框转变为2.5D框,可以定位车辆车身的正面与侧面,辅助开发者辨别车辆的行驶方向。 绘制对象 单击2.5D图片标注任务,选择一张图片进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏2.5D标注工具(快捷键5,非小键盘)。
信息辅助系统激活(Information)检测 信息辅助系统激活用于评价算法是否按照预期激活以下六项功能: 倒车摄像头 环视摄像头 自动远光灯 驾驶员状态监测系统 抬头显示系统 夜视辅助系统 其实现逻辑与预警系统激活(Warning)检测、控制辅助系统激活(Control)检测一致。
急刹(Emergency Braking)检测 自动驾驶车辆急刹有两个典型阈值:ACC(Adaptive Cruise Control)的最大减速度,和AEB(Autonomous Emergency Braking)的最大减速度。 急刹检测的目的是判断主车在行驶过程中是否达到ACC和AEB的最大减速度。
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。
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。
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类均匀权重评测分数计算实现(Equation) 本设计的评测分数旨在反映自动驾驶的安全性,因此计算过程中的评测分值分布为: A类:60分 B类:40分 具体实现公式为: 其中: : A类指标参与评测的总数目。 : A类指标未通过的数目。
提示“上传的AK/SK不可用”,如何解决? 问题分析 AK与SK是用户访问OBS时需要使用的密钥对,AK与SK是一一对应,且一个AK唯一对应一个用户。如提示不可用,可能是由于账号欠费或AK与SK不正确等原因。 解决方案 使用当前账号登录OBS管理控制台,确认当前账号是否能访问OBS。
#必选。时间戳,单位:纳秒 uint32 autonomy_status = 3。 #非必选。自动驾驶状态 sint32 gear_value = 4。 #必选。只应从枚举常量中赋值 float
消息topic格式示例 消息topic具体格式要求请参考“消息topic格式规范”。接收到的消息topic示例请参考如下示例: Vehicle Gnss Ego_tf Object_array_vision Tag_record Control Predicted_objects
目标检测2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054
减速度(Deceleration)检测 减速度检测的目的是: 判断主车在整个行驶过程中制动减速度是否超过对应的舒适性阈值。 本设计的减速度的默认阈值为3。 父主题: 内置评测指标说明
蛇行(Snake Driving)检测 自动驾驶车辆在行驶过程中,当车道的曲率发生较大变化时,可能会出现横向控制效果不佳导致的长时间车辆横向振荡。 蛇行检测的目的是判断车辆是否出现横向振荡,利用车辆的横向加速度的正负变化来判断蛇行是否发生。 正值大于和负值小于的比例都大于该时间段的10%时,则判断此时间段发生蛇行。
车头时距(Time Headway)检测 车头时距检测的目的是判断主车行驶过程中与其他交通车的车头时距是否台小。 车头时距是主车与引导车的相对距离除以主车的速度。 即使主车未发生碰撞, 当车头时距过小时(该阈值可用户自定义,本设计默认取2s), 发生碰撞的风险太大, 这样也是不合理的。
用户保存批量仿真中单个场景下评测算法计算出的评测得分,Octopus的评分取值为[0, 100]。 avg_speed 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。
示例代码 作业输入输出规范示例代码如下图所示: 代码文件命名为ros_hard_mining.py。 父主题: 场景挖掘作业(数据标记)
逆行(Reverse Direction Driving)检测 逆行检测的目的是判断主车行驶过程中是否按车道规定的方向行驶。 根据OPNENDRIVE中对车道的lane id的定义, 沿着道路的reference line的前进方向, reference line右侧的lane id由0逐渐递减,左侧的lane
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
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)
加速度变化率(Jerk)检测 加速度变化率是加速度对时间的导数。 加速度变化率也被称为冲击度,冲击度反映了驾驶员的瞬态冲击体验。 纵向、侧向冲击度的阈值按德国冲击度标准取。 父主题: 内置评测指标说明
礼让行人(Polite To Pedestrian)检测 礼让行人检测的目的是判断当行人横穿马路时, 主车是否有礼让行为。 具体的礼让行为包括在行人横穿马路过程中, 进行停车已经停车距离要合适, 并且当行人离开车道后, 主车重新启动时间要合适。 其中停车距离允许用户自定义,本设计