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同一个任务配置运行多次仿真任务都可以改变什么？ 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”。 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。
创建镜像”。 镜像选择：下拉选择镜像。 镜像版本：下拉选择镜像版本。 运行命令：输入镜像的运行命令，具体命令根据镜像启动脚本确定。示例命令如：bash start.sh，python main.py等。 运行命令需满足以下条件： 不能为空。 必须是满足ASCII码的字符串。 不能包含特殊字符\@#$%^&*<>。
完成在线服务基本信息和模型仓库及配置。 名称：输入在线服务名称，只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，输入长度不能超过64个字符。 运行时间：设置在线服务运行时间，运行时间到期后，在线服务将自动停止。在线服务的最晚停止时间为模型套餐包的最晚失效时间。模型套餐包的最晚失效时间，可以在“总览”界面，“我的模型”区域查看。
名称，用户可以看到该任务的详细信息。在任务详情页面，用户可以看到该任务的创建时间、启动时间、运行时间、完成时间以及任务的状态等信息，同时展示任务下的所有场景的仿真评测结果，综合得分和运行结果，支持仿真软件回放场景以及将场景的结果进行信号查看。 任务分析 仿真任务得分高低，该任务是
用户完成自定义场景挖掘镜像上传后，在运行作业容器时，Octopus平台会向作业容器中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为数据源的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag output_dir: 场景挖掘作业运行结果输出目录，例如/tmp/output
图2 英文pdf 图3 中文pdf 图4 car-PR compare 评测任务日志查看与下载 评测任务运行的过程中生成日志，训练服务提供日志的查看以及下载功能，支持查看评测任务的运行情况。 生成的日志文件共有四种形式： evaluate-xx-{id}.log：用户实际评测任务的训练日志。
到云仿真平台，然后参与到业务运行流程中。 本文档对常见业务功能的镜像制作进行指导说明。 自定义评测镜像涉及的样例代码，如有需要，请联系相关人员。 算法镜像和评测镜像cmd以用户创建项目时输入的运行命令为准，仿真器镜像不支持cmd自定义以后台默认的运行命令为准。Entrypoint
仿真场景终止条件有几种？ 仿真终止的条件有以下几种： 超时。 创建任务时设置的“最大运行时长”，超过运行时间时，仿真任务停止。 图1 超时 场景文件中设置终点。 xml类型场景。 Read the destination of Ego in xml end triggers。 <Scenario>
训练任务向平台提交失败。 - √ √ - 等待中 训练任务向平台提交成功，暂未运行。 √ - √ √ 运行中 训练任务向平台提交成功，处于运行中。 √ - - √ 运行异常 训练任务运行失败。 - √ √ - 已完成 训练任务运行成功。 - √ √ - 停止中 单击“停止”后尚未停止。 √ -
|"/”，不得超过256个字符。 模型：请选择推理服务使用的模型仓库和版本。容器中模型文件默认存放位置：${OCTOPUS_MODEL}，运行镜像将使用当前模型仓库绑定的镜像。用于推理服务的镜像要求参见“镜像仓库 > 镜像制作（训练）> ModelArts集群”章节中的推理服务。
提交中 - - - 提交失败 √ √ - 运行中 - - √ 运行异常 √ √ - 已完成 √ √ - 停止中 - - - 停止失败 - √ - 已停止 √ √ - 删除中 - - - 删除失败 - √ - 编译任务日志查看下载 编译任务运行过程中生成日志，编译任务模块提供了日志的
示例opendata_to_platform.yaml文件内容 示例代码 以下为主程序文件ros2opendata.py中截取的代码片段，分别运行不同的功能，详见注释。 图4 运行前准备 图5 解析点云消息 图6 解析gnss消息 图7 写opendata_to_platform.yaml文件 构建镜像
信号查看器 评测任务运行过程中，将一些衡量自动驾驶质量的关键指标，如速度、加速度等数据在仿真场景中变化量绘制成图表，便于用户直观考量规控算法的控制质量。用户也可将业务所需关注的数据集合成新的图表，对比查看。 查看器一次只支持载入5个任务场景，页面最多支持5个框图展示，一个框图最多支持10条信息选择，。
据场景片段。 选择自定义挖掘算子（数据标记类型）的作业正常运行完毕（自定义场景片段）。 在源数据包详情界面，手动触发“场景挖掘”按钮，并完成数据场景挖掘作业（内置场景片段）。 生成仿真场景 生成仿真场景必须同时依赖以下两个topic：ego_tf(主车定位)、object_arr
训练算法 平台支持算法创建。用户可通过指定算法的运行镜像和上传符合平台规范的算法文件来完成算法的创建，创建的算法可用于训练任务中。创建训练算法时可根据算法类型单独上传训练文件或将训练文件放置在镜像中，通过选择对应镜像时获取算法文件。 添加算法 准备数据。 准备用途为“训练/评测”的镜像和版本，详情可参考镜像仓库。
Resim作业（回放仿真） 作业输入输出规范 运行resim容器时，Octopus平台向容器中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为输入的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag output_dir: resim作业的运行结果输出的目录，例如/tmp/output
docker build –f [DockerfileName] –t [ImageName:ImageVersion] . 镜像运行时，会向运行环境注入部分默认文件配置: 表1 环境变量说明 任务名称 文件名 环境变量 训练任务 增量模型目录 MODEL="/tmp/data/model"
Ego.activate_controller(true, true) 触发条件（object_distance） 返回语句中涉及的两个实体entity之间的相对距离。 表1 object_distance参数 Parameter Type Mandatory Description
安全风险知会 自动驾驶云服务中，为了最大化资源利用率，租户的子用户可以共享计算资源用于运行容器化的作业。这意味着租户的不同子用户的容器化处理作业可以运行在同一个计算节点上，共享节点的CPU、内存、磁盘、操作系统内核等资源，这里就会存在容器逃逸的风险。 自动驾驶云服务适用于您的子用
需求的场景。 ODD筛选：每个自动驾驶系统运行的前提条件和适用范围可能不同，因此在进行场景测试时，对应的场景是属于自动驾驶系统设计运行域内至关重要。ODD（operational design domain，设计运行域）筛选提供按设计运行条件进行场景筛选的功能，ODD筛选类别的建
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