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静态场景组成 静态场景提供了4个种子场景，静态场景的生成和泛化都基于这些种子场景。 四个种子场景分别为： straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 父主题： 静态场景（地图）
领域模型设计 以下为4个种子场景可以泛化的参数及范围，请确保在编写odr文件时各参数在以下描述范围内。 straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 one_way_junction单行线路口 父主题： 静态场景（地图）
自定义评测镜像制作 延时评测 仿真器输出的仿真过程数据会按照OSI的GroundTruth格式存储为pb文件，根据创建任务配置时是否选择使用datahub，该仿真pb有两种格式： 使用datahub时，该仿真pb的每帧数据是GroundTruth结构，然后按照OSI标准推荐的存储
创建仿真场景 功能介绍 该接口用于创建基于OpenSCENARIO标准的仿真场景。支持OpenSCENARIO 0.9.1 - 1.1.1 版本的场景。 URI POST /v2/{project_id}/sim/sm/scenarios 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
采样方式介绍 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样
静态场景样例 下文提供keep创建和create创建两种写法。 声明所有要泛化的变量，即为本例中第2-4行。 关键字merge说明是匝道合流的种子场景，即为本例中的第6行。 明确本场景中所有参数的具体值，即为本例中的第7行到最后。 scenario HighwayMerge:
采样方式有几种？ 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，但如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1
返回结果 请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求
标注服务简介 Octopus标注服务为标注团队提供标注平台管理员、团队管理员和标注任务操作人员（标注员/审核员/验收员）三类职能。三类职能对标注平台的操作权限不同，保证标注任务的数据安全。标注服务管理员根据不同标注任务创建标注团队，分配标注任务操作人员不同职能。创建标注项目，并在
split 简述：地图场景为匝道分流。lead_vehicle和主车Ego在主道的同一车道上分别以35kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶，Ego设定了目标在匝道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去
场景管理分类设计使用逻辑 场景管理提供所有仿真场景、测试用例和泛化场景的管理功能，用户可上传符合平台规范的自定义场景，也可将场景下载至本地开发。Octopus平台自研场景标签分类体系，从多维度深层次科学分类场景。仿真场景库可自建仿真场景库，集合相同场景格式的不同条件仿真场景，检验在特定条件下仿真算法控制质量。
标注管理 标注管理主要提供可视化的标注物管理，支持自定义创建多种标注物的形状和颜色，可用于预标注和人工标注指定物体，或自定义算法模型中关联特定标注物。如果在创建标注模板时，没有找到满足当前所需的标注物，则可以通过标注物管理添加新标注物。 不同标注物可依靠标注物名称以及标注物描述区分。
构造请求 本节介绍Octopus API请求的组成，并以调用IAM服务的获取用户Token接口说明如何调用API，该API获取用户的Token，Token可以用于调用其他API时鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API：https://bbs.huaweicloud
动作（Actions） 用户首先使用初始动作InitActions来初始化实体entities，接着使用其他动作Actions展开实体entities的场景故事story。 初始动作（assign_init_speed） 动作主体：车辆vehicle或行人pedestrian 。
数据脱敏作业 作业输入输出规范 用户完成自定义脱敏算子创建，运行作业容器时Octopus平台向其中注入以下环境变量： input_file：待脱敏的文件路径 raw_dir：抽取的image，gnss，lidar数据存放路径 desensitized_dir：脱敏后的image，gnss，lidar数据存放路径
评测算法的自研proto接口 背景 Octopus内置一套评测算法，用于对自动驾驶系统的性能表现进行多维度评测。内置评测算法的评测结果按照eva.proto中的定义，序列化成pb文件保存起来。 Octopus仿真平台的前端通过解析评测pb对评测结果进行展示，目前控制台展示主要分为两大方面：
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