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消息topic格式规范 Vehicle 对于车辆自身基本数据录制的消息格式，需遵循一定规范，其中部分字段为必选，其他请根据实际需要自由选取。 表1 vehicle消息格式规范 格式名称 说明 VehicleInfo 车辆信息 消息格式中部分参数为必选，如使用该数据类型，则不可缺少
数据集管理 数据集建成后，在“数据集”列表，可对数据集进行以下操作。 表1 数据集列表相关操作 任务 操作步骤 查找数据集 在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询。 查看数据集详情 在“数据集”列表，单击目标数据集名称，查看数据详情、数据预览、待发布区、版本管理和子集管理，详情请参考数据集详情。
仿真场景 仿真场景支持用户上传符合仿真器场景规范的自定义场景。添加场景的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中选择“仿真服务 > 场景管理”。 选择“场景”页签，单击“创建场景”，填写基本信息。 场景名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线、点，且不支持以点结尾，不得超过256个字符。
逻辑场景 创建逻辑场景 在左侧菜单栏中选择“仿真服务 > 场景管理”。 选择“逻辑场景”页签，单击“新增逻辑场景”。 逻辑场景名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线、点，且不支持以点结尾，不得超过256个字符。 描述（非必填）：简单描述场景。 添加场景标签，标签数量不超过50个。
新建资源规格 octopus createResourceSpec 删除资源规格 octopus deleteResourceSpec 更新集群节点标签 octopus updateClusterNodeLabel 创建镜像仓库 octopus createImageRepo 创建镜像仓库版本
步骤四：创建仿真场景 用户可以上传场景文件创建自定义场景，开展仿真评测任务。本节以创建自定义仿真场景为例。 仿真场景支持用户上传符合仿真器场景规范的自定义场景。添加场景的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中选择“仿真服务 > 场景管理”。 选择“场景”页签，单击“创建场景”，填写基本信息。
创建用例 测试用例支持用户上传符合仿真器用例规范的自定义用例。添加用例的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中选择“仿真服务 > 场景管理”。 选择“测试用例”页签，单击“创建用例”，填写基本信息。 测试用例名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线、点，且不支持以点结尾，不得超过256个字符。
场景管理 仿真场景模块支持对单个仿真场景的增删改查操作。用户可根据场景类型，依据平台提示，上传符合要求的场景文件。场景创建完毕后，用户可选择在线仿真机器加载场景，通过仿真器内置算法检验场景质量。 创建场景 仿真场景支持用户上传符合仿真器场景规范的自定义场景。添加场景的步骤可参考如下：
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。
环境变量使用说明 镜像运行时，会向运行环境注入部分默认文件配置: 表1 环境变量说明 任务名称 文件名 环境变量 预标注任务 待标注数据集目录 OCTPS_DATASET_DIR="/tmp/…/data" 模型仓库中的模型算法目录（非内置） OCTPS_MODEL_DIR="/
导出任务 导出数据集 单击数据集列表操作栏的“导出”，选择数据目的地。 数据目的地：默认选择OBS。 访问密钥：请输入访问密钥（AK）。 私有访问密钥：请输入私有访问密钥（SK）。 OBS目录：请指定数据集导出后存放的目录。 访问密钥ID（AK）和私有访问密钥（SK），在导入数据
人工标注操作指导 本节主要介绍Octopus标注平台的标注界面操作（以图片标注为例），标注任务的详细操作指导请参考标注样例。语音标注任务的详情操作指导请参考语音标注任务。文本标注任务的详情操作指导请参考文本标注任务。 在左侧菜单栏中选择“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称。
3D预标注 3D预标注当前支持目标检测和目标分割两种标注功能。支持的3D预标注类别如下： 目标检测：行人、自行车、摩托车、卡车、公交车、小汽车。 目标分割：Pedestrian（行人）、Bicycle（自行车）、Motorcycle（摩托车）、Truck（卡车）、Bus（公交车）
2D3D融合预标注 自动驾驶传感器中，各个模态有各自的优势和劣势。比如相机模态对visual appearance的感知更为准确，激光雷达模态对距离感知更为有效。然后当LiDAR扫描线数过低时，经常无法甄别物体的类型，但是此时如果能结合LiDAR扫描和2D图像检测，则可以由3D扫
Octopus开发基本流程是什么？ 问：Octopus开发基本流程是什么。 答： Octopus是一站式自动驾驶开发平台，从数据收集上云，到自动化处理数据，自动或手动标注数据，创建并增量更新数据集，并将数据集用于模型训练，以及基于特定场景的在线仿真，用户都可以在Octopus平台上完成。
预标注模型文件 预标注模型完成对数据的推理，并将推理结果按照规定格式放在指定路径中。 模型文件基本要求 自定义模型包通过环境变量获取数据集路径和推理结果存放路径，将每帧数据的推理结果按照规定格式存入规定路径的json文件中。 自定义模型包中必须包含启动文件。除此之外，还可包含一些
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
内置评测指标简介 评测算法从驾驶安全性，合规性，智能性，舒适性维度对自动驾驶系统进行全面评价。评测指标的pass/fail标准比较复杂，需要对一些评测函数的细节进行介绍。 point_type：是一个PointType的枚举类型，表示该子类指标发生特殊状态（一般是指发生异常）时的
合规性评测指标 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.TYPES
创建数据集 平台支持用户创建数据集，通过数据提取将原始数据提取合并，进行数据预览。根据数据来源不同，创建的方式不同。 数据集来源分类 数据集来源分如下类型： 本地：直接从本地计算机上传数据集。 需提前准备文件保存至本地，且需满足如下条件： 仅支持上传扩展名为png、jpg、jpe
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