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5个框图展示，一个框图最多支持10条信息选择，。 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 并行仿真”。 在界面的右上角，单击“信号查看器”，进入到信号查看器界面。 图1 信号查看器 单击“载入数据”，可根据“任务名称”、“算法名称”、“算法版本”搜索任务，选择对比分析数据。 图2 选择对比分析数据
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
仿真服务简介 Octopus仿真服务支持多种功能操作。包括用户在云上以类似操作远程桌面方式操作图形化界面的仿真软件的在线仿真服务，基于OpenSCENARIO等标准格式的仿真场景管理。泛化大量仿真场景，规控算法工程管理，多场景并行高速运行的批量仿真服务。用户可通过仿真服务完成在线
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
同时展示任务下的所有场景的仿真评测结果，综合得分和运行结果，支持仿真软件回放场景以及将场景的结果进行信号查看。 图1 仿真任务详情 任务分析 仿真任务得分高低，该任务是否通过检测，该任务使用的仿真算法控制质量如何由多个仿真评测指标从多个角度衡量评判。 仿真任务包含的仿真场景运行成
触发器与触发条件（Trigger and condition） 用户可以使用wait+触发条件的方式来设置动作的触发条件condition，可以使用的触发条件有：触发条件（elapsed） 、触发条件（object_distance）、触发条件（point_distance） 、
种子地图的逻辑场景样例（仿真器B） 配合静态场景的种子场景，在本节提供了对应的适配仿真器B的逻辑场景样例。 straight merge split junction 父主题： 动静态配套样例
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
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
straight 简述：地图场景为直道。lead_vehicle和主车Ego在主道上分别以40kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶，Ego设定了目标在主道右2车道上的目标点Target_position，同时激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Ta
merge 简述：地图场景为匝道合流。主车Ego在主道行驶，初始速度为Ego_InitSpeed_Ve0，Ego设定了目标在主道右侧2车道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Target_position的寻路算法，但目前仿
普通图片的预标注；车道线检测能够快速标注车道线的位置和类别。 2D预标注默认使用服务内置的初始模型部署的在线服务，您也可以通过修改“当前生效在线服务”，修改为模型微调后的迭代模型部署的“运行中”的在线服务。 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“2D图像生成”服
在使用平台进行自动驾驶开发时，首先需要用户把原始数据上传至Octopus平台，即数据上云。下文介绍了通过对象存储导入数据的方式，帮助用户把车载平台输出的数据上传至Octopus平台上。 对象存储导入数据：用户需先将数据包上传至对象存储桶（可自定义）中，再导入到Octopus平台。上传速率快，适合上传大数据量（超过2G）的数据包。
查看集群纳管 运维配置提供集群纳管，由平台管理员账号进行管理和配置。集群提供多种节点的混合部署，基于高性能网络模型提供全方位、多场景、安全稳定的容器运行环境，平台可以将集群统一纳管，更方便查看节点资源使用量和修改节点用途，以及设置资源规格。其中，cce-user-job集群需强制
Octopus自动驾驶云服务支持用户对其进行细粒度的权限配置，以达到精细化资源、权限管理之目的。 为了支持客户对Octopus的权限做精细化控制，提供了3个方面的能力来支撑，分别是：权限、委托和工作空间。下面分别讲解。 理解Octopus的权限与委托 如果您需要对华为云上购买的Octopus自动驾驶云服
单击操作栏“增量训练”，即可跳转到新建训练任务界面，进行增量训练。 部署模型版本 单击操作栏“部署”，打开部署弹出框，默认选中当前模型版本，部署推理服务。部署任务下发成功后，可以到“训练服务”>“推理服务”，查看部署状态。了解部署推理服务参数信息请查看新建推理服务。 说明： 支持部署的模型要求： 模型仓库用途为训练
Octopus开发基本流程？ 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。 图1 Octopus开发流程 采集数据 指
创建镜像仓库 制作镜像（数据集） 制作镜像（标注） 制作镜像（训练） 制作镜像（仿真） 运维配置 运维配置提供集群纳管，由平台管理员账号进行管理和配置。 集群纳管 集群提供多种节点的混合部署，基于高性能网络模型提供全方位、多场景、安全稳定的容器运行环境，平台可以将集群统一纳管，更方
“一站式”是指自动驾驶产品开发的各个环节，包含数据资产、数据处理、数据标注、增量数据集、模型训练、仿真测试等操作都可以在Octopus上完成，支持用户从数据到应用的全流程开发；从技术上看，Octopus底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术，让自动驾驶开发变得更简单、更方便。
“一站式”是指自动驾驶产品开发的各个环节，包含数据资产、数据合规、数据处理、数据标注、增量数据集、模型训练、仿真测试等操作都可以在Octopus上完成，支持用户从数据到应用的全流程开发；从技术上看，Octopus底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术，让自动驾驶开发变得更简单、更方便。
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