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straight城区直行 用途：创建straight城区直行的静态场景（地图） 参数：参数如下表 表1 straight城区直行参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度。 left_lane_num
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_point、position_3d、road_poi
单日标注修改帧数：统计当日项目中所有标注员提交的标注任务总帧数。 图7 单日标注修改帧数 单日重标注任务数：根据项目流程，如果已提交的标注任务不满足下一步流程操作员的通过标准，操作员将其打回给标注员进行重标注，图表统计每天处于重标注状态的任务，同一任务单日多次被退回至重标注，不重复统计。 图8 单日重标注任务数
one_way_junction单行线路口 单行线路口是指该路口的所有road均为单行线，比如一个普通的十字路口由8条road组成. 用途：创建junction城区路口的静态场景（地图） 参数：参数如下表. Parameter Type Mandatory Description
输入子任务样本数量，子任务样本数量不可大于批次任务的样本总数。 图1 子任务样本数量 单击“批次任务ID”前的，可查看拆分后的子任务列表。 图2 子任务列表 查看子任务详情。 单击子任务名称，可查看子任务详情。 图3 子任务详情 父主题： 批次子任务
这样可以尽可能减小单个任务的资源占用，从而提高并行任务数量，提升批量仿真性能。 注意：如果算法容器的值超过了前端界面提示的最大值，那么需要考虑提升集群节点的CPU或者内存配置。例如：图1显示CPU最大12.19，如果算法占用15核，那么当前集群是无法满足调度的，需要提升集群节点配置。 图1 创建仿真算法
枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) dataset_form String 数据集形式 枚举值： DATASET(数据集) SUBSET(子集) source_dataset_id String 子集的源数据集ID latest_version
创建3D预标注车道线检测任务 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”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 创建任务 在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务 > 3D预标注车道线检测”。 单击右上角“创建”。 填写创建任务信息。 图1 创建任务 名称：填写任务名称，只能
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
值变化情况。 选择“数据图表”页签，单击“添加图表”。 图2 添加图表 选择配置。 图3 选择配置 单击“确认”，左侧数据图表侧以曲线的形式展示数据。 图4 数据图表示意图 对比回放源 数据回放页面，单击左侧“回放图层”下的“对比回放源”。 单击对比项后的“选择”，选择对比项。
并且匝道部分逐渐收缩（扩展）直到合入（离开）主路，如下图所示： DType-2（直接式2）： DType-2（直接式2）是指匝道合入（分流）时直接汇入（离开）主路，主路的车道数也随之发生变化，匝道部分不进行收缩（扩展），如下图所示： PType（平行式）： PType（平行式）是
在线仿真：提供类似本地开发的体验，支持客户直接使用线上仿真器开发，并无痛对接云端的场景管理：包含加载、绘制、保存等操作。 算法管理：用于对接客户的上云算法，并支持算法的版本级管理，并可自动化触发关联的批量算法。 评测管理：支持内置评测配置和自定义评测镜像，对仿真任务中的算法展开评测。 场
● 团队：该模板当前工作空间下被授权的用户均可见。 运行镜像 可选择镜像仓库中已创建好的镜像。 镜像版本 选择镜像版本。 启动命令 镜像的启动命令，具体命令根据镜像启动脚本确定，例如“python3 main.py”。可以参考算子示例中各算子的启动命令。 输出类型 可选择“数据
拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数，来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果，并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示，同样对于µ=0，δ=1的正态分布，可以利用更少的采样点得到相同的分布，并且不会产生明显的聚集现象，边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样 联合概率分布采样
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 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是
选择“作业总览”页签，单击“创建作业”。 图1 创建作业 处理算子：根据需要选择算子。 资源规格：当前项目中可用的资源规格，资源配置需要平台管理员在集群纳管中创建。 优先级：设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。 环境变量：配置算子的环境变量。允许添加的环境变量个数不超过10个。
基于同一个任务配置运行多次仿真任务，可以更改“算法版本”，见下图。 不支持修改任务配置和场景库、测试套件的关联关系，但是可以继续往场景库以及套件中增删场景或用例。新运行的任务，则会读取当下场景库或用例中的场景数据。如果清空里面的有效场景或用例，会导致任务运行失败。 不支持修改任务配置和评测的关联关系，但是评测自身属性
选择关联到该逻辑场景下泛化任务的仿真任务。 图6 选择仿真任务 单击“确定”，界面出现上次任务的敏感性分析结果，展示每个参数的灵敏度参数，该值的范围在[0,1]，该值越大，说明该参数的变化对评测分数的影响越大。 图7 泛化参数 用户可根据敏感性分析结果，设置当前各项参数的数值。 泛化任务队列管理
处理算子：选择输出类型为数据集的算子。 资源规格：当前项目中可用的资源规格，资源配置需要平台管理员在集群纳管中创建。 优先级：设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。 数据类型：选择“通用存储”。 选择存储目录：选择需要操作的通用存储中的数据。 输出目录：选择可输出的通用存储的目录。
在数据总览页面可查看平台数据服务的统计数据，帮助用户快速了解各项数据关键指标和业务的健康情况。 进入总览数据页面： 登录Octopus服务平台，在左侧菜单栏中单击“数据资产 > 数据总览”。 图1 数据总览 表1 总览页面说明 序号 区域名称 说明 1 采集数据统计 平台数据量的统计信息，并图形化展现历史数据趋势。
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