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消息topic格式规范 Vehicle 对于车辆自身基本数据录制的消息格式,需遵循一定规范,其中部分字段为必选,其他请根据实际需要自由选取。 表1 vehicle消息格式规范 格式名称 说明 VehicleInfo 车辆信息 消息格式中部分参数为必选,如使用该数据类型,则不可缺少
消息topic格式示例 消息topic具体格式要求请参考“消息topic格式规范”。接收到的消息topic示例请参考如下示例: Vehicle Gnss Ego_tf Object_array_vision Tag_record Control Predicted_objects
目标检测2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054
减速度(Deceleration)检测 减速度检测的目的是: 判断主车在整个行驶过程中制动减速度是否超过对应的舒适性阈值。 本设计的减速度的默认阈值为3。 父主题: 内置评测指标说明
蛇行(Snake Driving)检测 自动驾驶车辆在行驶过程中,当车道的曲率发生较大变化时,可能会出现横向控制效果不佳导致的长时间车辆横向振荡。 蛇行检测的目的是判断车辆是否出现横向振荡,利用车辆的横向加速度的正负变化来判断蛇行是否发生。 正值大于和负值小于的比例都大于该时间段的10%时,则判断此时间段发生蛇行。
车头时距检测的目的是判断主车行驶过程中与其他交通车的车头时距是否台小。 车头时距是主车与引导车的相对距离除以主车的速度。 即使主车未发生碰撞, 当车头时距过小时(该阈值可用户自定义,本设计默认取2s), 发生碰撞的风险太大, 这样也是不合理的。 车头时距和碰撞时间两者都是描述碰撞风险大小的。 车头时距适合判断主车和引导车速度都很高,
数据集镜像Dockerfile示例 本章节介绍Dockerfile示例。 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以数据集自定义镜像为例,一般的镜像制作Dockerfile示例如下: 数据集镜像不支持调用GPU资源。 # 载入基础镜像,用户可手动制作或拉取官方镜像 FROM registry-cbu
各个评测指标的通过/未通过/无效的结果展示。 仿真过程中关键数据的时间序列曲线图展示。 另外,对于用户自研的评测算法的评测结果,也可以按照eva.proto,序列化成pb文件保存起来,这样Octopus的仿真平台前端能够展示用户自研评测算法的评测结果。 eva.proto的关键字段解释 在利用Octop
Condition (1+) └─ Action 场景组成说明 场景文件的主体是一个场景剧本storyboard,用户需要在storyboard前先声明将会使用的路网RoadNetwork、参数Parameter,和实体Entities。然后在Storyb
附录 Enum Lists 父主题: 静态场景(地图)
构建镜像 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件,请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 启动命令: python3 /home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id
跟车起停检测的目的是判断主车跟随前车停车后能否在前车启动后重新启动。 当主车跟随前车制动停止后, 前车重新启动后, 主车重新启动的时间要合适, 该时间允许用户自定义, 本设计默认取3s。 当重新启动时间大于指定阈值时, 则跟车起停检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为:暂无。 该指标
绿灯通行(Drive Through Green Light)检测 绿灯通行检测的目的是判断主车在接近十字路口后, 如果是绿灯, 主车是否直接通行而没有停止。 另外,当交通灯由红灯变为绿灯后, 主车重新启动的时间是否太大。 本设计认为在绿灯状态下, 如果前方没有行人和引导车的情况下,
代码样例(Code Examples) 路网设置(Road Network) 参数声明(Parameter Declarations) 实体设置(Entities) 场景剧本(StoryBoard) 触发器与触发条件(Trigger and condition) 动作(Actions)
Struct struct类型,又称结构类型,是一种由简单类型(例如int、float、string类型,scalar类型,简单的struct类型等)构建的复杂类型,一般用于表示抽象的道路结构,与地图文件中的具体的道路结构建立关联。osc2.0支持的struct类型有:odr_p
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)
作业输入输出规范 用户完成自定义场景挖掘镜像上传后,在运行作业容器时,Octopus平台会向作业容器中注入以下环境变量: rosbag_path: 作为数据源的rosbag存放路径,例如/tmp/data/20220620.bag output_dir: 场景挖掘作业运行结果输出目录,例如/tmp/output
警告标志前行为(Warning Sign)检测 警告类交通标志前行为检测的目的是判断主车在各种警告类标志前行为是否合理,主要包括两个方面的检测: 在警告类标志前车速是否太大 在警告类标志前是否有明显的加速行为 本设计认为当主车的车速大于或者加速度大于时,警告类标志前行为检测不通过。
ALKS样例 根据官方提供的ALKS样例,提供了一些osc2.0的场景(osc文件)及其转化结果(xosc文件)。考虑到仿真器的支持程度,建议在转换时选择osc1.0版本。 FreeDriving 简述:主车Ego按照初始速度匀速行驶,10000s后激活controller,30