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束时间戳”。 tag_name：标签名对应Octopus平台标签管理模块内的标签，没有预先创建的标签会自动创建。 start,end：开始和结束时间戳指定该打标片段的时间范围。 folder：目录名指示OpenData数据包内的特定数据目录，对应为某个传感器。如果需要在相同时间片
TRAINING_DEV(开发环境) TRAINING_NOTEBOOK(Notebook) SIMULATION_ALGORITHM(仿真算法) SIMULATION_EVALUATION(仿真评测) SIMULATION_SIMULATOR(仿真器) SIMULATION_TESTCASE(测试用例)
表示变量的均方根值，表示第个值，表示值的个数。 汽车的垂向平顺性是由悬架系统决定的，自动驾驶算法对垂向平顺性几乎没有影响，其影响的是车辆的纵向和侧向平顺性。 因此，本设计平顺性检测从纵向平顺性和侧向平顺性进行考量。 平顺性检测考虑的是整个仿真时间段的加速度均方根值。当纵向或侧向加速度
Dockerfile示例。 FROM ros:noetic COPY ros_to_dataset.py /home/main/ # 算法启动示例： # python3 /home/main/ros_to_dataset.py --topic pandar --type pcd
询。 查看任务详情 单击任务名称，可在任务详情页查看该任务详情、参数详情、编译版本、任务日志和资源在占用情况。 任务详情：任务ID、名称、描述、状态、资源类型等信息。 参数详情：训练算法参数以及环境参数信息。 编译版本：同一个源模型使用不同芯片编译，生成的结果为该模型的不同版本。
数据脱敏 数据处理 数据批导 数据处理 回放仿真 标注服务 项目管理 团队用户 标注管理 培训考试 训练服务 算法管理 模型评测 编译管理 仿真服务 在线仿真 仿真算法 评测管理 场景管理 并行仿真 智驾模型服务 模型微调 2D图像生成 2D预标注 智驾模型管理 配置管理 镜像仓库
主车运行状态数据 自动驾驶和人工接管的相关数据信息。如加速度、速度和方向盘数据，数据随着采集车辆的行驶动态变化。 2 数据列表 回放图层参考回放图层信息。 数据图表参考数据图表信息。 3 点云和感知回放区域 采集车辆采集的雷达数据，渲染后得到的点云图像，和随着采集车辆的行驶感知在采
TRAINING_DEV(开发环境) TRAINING_NOTEBOOK(Notebook) SIMULATION_ALGORITHM(仿真算法) SIMULATION_EVALUATION(仿真评测) SIMULATION_SIMULATOR(仿真器) SIMULATION_TESTCASE(测试用例)
update_at Long 上传更新时间，UTC标准时间毫秒时间戳 source String 场景片段来源 枚举值： AUTO(内置场景挖掘算法生成) MANUAL(通过场景片段创建接口创建) VEHICLE(随原始数据包导入时插入的场景片段) TAKEOVER(人工接管场景) U
长度不能超过256个字符。 完成模型配置。 模型级别：可选择“初始模型”和“迭代模型”。“初始模型”为Octopus平台提供的内置模型，“迭代模型”是用户二次微调后的模型。 输入模型：选择需要进行微调的模型和版本。初始模型提供的内置模型如下： 表1 Octopus平台提供的内置模型
需要在Dockerfile文件中添加uid为1000的用户ma-user和gid为100的用户组ma-group。如果基础镜像中uid 1000或者gid 100已经被其他用户和用户组占用，需要将其对应的用户和用户组删除。制作开发环境的自定义镜像时，基础镜像需满足如下规范： 使用Dockerhub等官方源发布的镜像。
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