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在源数据包详情界面，手动触发“场景挖掘”按钮，并完成数据场景挖掘作业（内置场景片段）。 生成仿真场景 生成仿真场景必须同时依赖以下两个topic：ego_tf(主车定位)、object_array_vision(目标感知)。根据生成路径不同可分为仿真场景库场景和通用存储场景。 仿真场景库场景 在左侧菜单栏中单击“数据资产
下一个分页的查询地址。 previous String 上一个分页的查询地址。 results Array of ScenarioListSrlz objects 仿真场景列表。 表4 ScenarioListSrlz 参数 参数类型 描述 url String 仿真场景的资源地址。 id
标准进行设计。 gen_scenario 否 String 泛化场景资源地址。通过该字段判断仿真场景是否由泛化场景导入，并关联到导入的泛化场景。 road_scenario 是 String 路采场景资源地址。通过该字段判断仿真场景是否由路采场景导入，并关联到导入的路采场景。 description
仿真器 进入、占用、释放仿真器 Octopus平台在线仿真模块为用户提供了在线仿真器。单击进入在线仿真器，用户进入机器后，机器显示红色按钮占用，用户退出在线仿真界面不会自动释放机器，会保持占用状态。机器图片的左上角会出现释放按钮，只有占用中的用户可以释放。 图1 仿真器 加载场景
法和控制模型的有效性及准确性。 对比回放源：可选择不同的回放源，进行对比。 摄像头：控制车辆摄像头采集的视频数据显示或隐藏。 主车定位：控制主车定位信息显示或隐藏。 感知目标：包含选项有感知目标ID、物体、类型、朝向、感知框。控制感知目标显示或隐藏。当选择了对比源之后，感知目标会由不同颜色和不同类型的感知框来展示。
信号查看器 评测任务运行过程中，将一些衡量自动驾驶质量的关键指标，如速度、加速度等数据在仿真场景中变化量绘制成图表，便于用户直观考量规控算法的控制质量。用户也可将业务所需关注的数据集合成新的图表，对比查看。 查看器一次只支持载入5个任务场景，页面最多支持5个框图展示，一个框图最多支持10条信息选择，。
String POST预签链接信息，用于上传文件。 put_url 否 String PUT预签链接地址，用于上传文件。优先使用POST方法上传。 get_url 否 String GET地址，用于下载文件。 expire 否 Integer 默认失效时间为600秒。 缺省值：600 path
仿真器回放 前提条件 Octopus平台需要有可以正常使用的仿真器。 查看仿真器回放 仿真器回放页面可自动播放车辆的行动场景。 具体仿真器操作请参考仿真器。 父主题： 场景回放
String POST预签链接信息，用于上传文件。 put_url 否 String PUT预签链接地址，用于上传文件。优先使用POST方法上传。 get_url 否 String GET地址，用于下载文件。 expire 否 Integer 默认失效时间为600秒。 缺省值：600 path
BS的基本组成是桶和对象。桶是OBS中存储对象的容器，每个桶都有自己的存储类别、访问权限、所属区域等属性，用户在互联网上通过桶的访问域名来定位桶。对象是OBS中数据存储的基本单位。 对Octopus云服务来说，OBS服务是一个数据存储中心，因为Octopus云服务本身目前没有数据
object POST预签链接信息，用于上传文件。 put_url 是 String PUT预签链接地址，用于上传文件。优先使用POST方法上传。 get_url 是 String GET地址，用于下载文件。 expire 是 Integer 默认失效时间为600秒。 缺省值：600 ready
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传感器标定 标定数据记录车辆本身以及车辆上传感器的配置信息，一个标定项对应一个传感器标定文件。Octopus标定文件需满足标准，平台会对上传的每个标定文件名、格式和类型做检查。 本地编写标定文件 当前支持车架配置以及传感器标定信息配置：车架配置、相机以及激光雷达。 以创建激光雷达
修饰器（Modifiers） 修饰器（speed） 用途：设定动作主体actor在当前阶段的速度。可以修饰初始动作assign_init_speed 。 参数： 表1 speed参数 Parameter Type Mandatory Description speed speed
用来检测和识别车行道路上的物体。 雷达会在车辆行驶过程中不断收集点云数据来了解周围的环境，并利用点云数据所获得的环境信息帮助车辆定位，提高车辆定位的精度。 接管 接管是从自动驾驶系统转换为驾驶员对汽车管理，即驾驶员接管自动驾驶系统对汽车进行管理，常用来考核自动驾驶系统完善程度，如接管次数、接管里程等。
八爪鱼自动驾驶平台的多机分布式训练功能可以帮助用户加快模型训练速度，提高训练效率，并支持更大规模的深度学习任务。通过多机分布式训练，用户可以将训练任务分配到多台计算机或服务器上并行进行，充分利用硬件资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并提供简
为的片段，展示在数据场景模块中。用户可将其生成单个仿真场景片段，为后续仿真开发做准备。 数据场景依赖以下三个topic：ego_tf(主车定位)、 object_array_vision(目标感知)、vehicle(底盘)。自定义场景挖掘算法对topic无特殊要求，由客户算法自行定义。
为Octopus的评测pb格式，从而在前端进行展示。 算法pb下载：任务运行成功后，用户可以下载算法pb文件。算法pb文件包含感知、规控、定位等算法信息。 信号查看器：在已完成的任务中，在任务详情页，单击操作栏中的“信号查看器”，页面跳转至信号查看器页面，以图表的形式展现该场景自动驾驶过程中的关键数据的变化。
团队：该模板当前工作空间下被授权的用户均可见。 运行镜像：可选择镜像仓库中已创建好的镜像。 镜像版本：选择镜像版本。 启动命令：请输入启动文件地址。 数据类型：此处只支持选择“数据脱敏”。对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。 单击“确认”，即可创建一个脱敏算子。
为Octopus的评测pb格式，从而在前端进行展示。 算法pb下载：任务运行成功后，用户可以下载算法pb文件。算法pb文件包含感知、规控、定位等算法信息。 信号查看器：在已完成的任务中，在任务详情页，单击操作栏中的“信号查看器”，页面跳转至信号查看器页面，以图表的形式展现该场景自动驾驶过程中的关键数据的变化。
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