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实时评测的基本架构如上图所示，实时评测算法从仿真器和AD算法按帧接收数据，每接收一帧数据，就调用一次评测函数，在最后仿真结束时将评测结果写成评测pb文件。 实时评测的实现包括如下几个步骤： 代码内实现与仿真器的通信，实时接收仿真器的帧数据，也可同时接收仿真器和AD算法的数据。 处理每帧数据，不断更新评测结果。
测试脚本实现与仿真器中的交通参与物和算法内部数据的交互。 图1 测试用例和测试套件 如上图所述，测试脚本能同时仿真器数据运行时RDB数据和AD算法的内部数据，如通过RDB判断主车与前车距离小于20m，可发送某个控制信号给算法改变esp状态，也可以通过SCP指令控制场景中的副车改变运动姿态。
/ LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O PIDS b5ecde01ad2d my_container 25.00% 256MiB / 500MiB 25.00% 1.2kB /
标定管理 标定管理支持车队、车辆，以及传感器标定的配置，用户可自定义管理车队、车辆或传感器标定，方便即时管理车辆以及标定信息。为以后车辆采集数据做更好的铺垫。 车辆管理 传感器标定 标定文件模板 源数据包 在源数据包中对原始数据进行生命周期管理。原始数据包含车辆采集的各类传感器数据信息
Double 创建时间。 最小值：0 updated_at 是 Double 更新时间。 最小值：0 labels 是 Array of LabelBriefSrlz objects 场景所关联的标签。场景标签体系为树状结构，按照OpenLABEL标准进行设计。 gen_scenario
front_track: #m前轮距 rear_track: #m后轮距 wheelbase: #m轴距 height: #m高度 width: #m宽度 length:
"batch_task_id": 2284, #批次任务ID "project_id": "da...0f", #资源域ID "label_mode": "auto", #标注类型：auto和manual两种 "status": "labeled"
"0987b0c0b200f3141fb5c0183e769a32", "0a36a3849b000f5a1fccc01810ad1ffa" ], "range_score": -1.0, "tags": [ 57, 41 ], "labels":
字段说明见其他相关文档。 自定义实时评测算法的实现有如下几个步骤： 代码内实现与仿真器的通信，实时接收仿真器的帧数据，也可同时接收仿真器和AD算法的数据。同时，自定义评测算法也可选择对接八爪鱼提供的Datahub服务，通过Grpc协议，连接`SubscribeGroundTrut
"and_tags" : [ 956 ], "and_custom_attributes" : [ "61153deb-88ad-4f66-8bad-e3877bed309e" ], "file_types" : [ "TEXT" ], "start_time"
Double 创建时间。 最小值：0 updated_at Double 更新时间。 最小值：0 labels Array of LabelBriefSrlz objects 场景标签。场景标签体系为树状结构，按照OpenLABEL标准进行设计。 gen_scenario String
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