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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）
如上所述，OpenSCENARIO场景能描绘动态环境的，但无法根据主车内部动力学状态、自动驾驶算法状态作为触发条件来驱动各个交通参与物变化，因此为了实现更加精细的测试控制，需要额外提供一个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
bikeway: false, sidewalk: false, junction_type: my_junction_type) 父主题： 领域模型设计
如果希望车道属性需要搭建同一方向，不能存在left和right属性同时出现，可以将left_lane_num设置为0。 父主题： 领域模型设计
200m, ramp_length: 250m, road_aids_type: my_road_aids_type) 父主题： 领域模型设计
false, sidewalk: false, main_speed: 60kph, road_length: 500m) 父主题： 领域模型设计
sidewalk == false) keep(it.junction_type == my_junction_type) 父主题： 领域模型设计
当主车的车辆坐标系原点进入终点为半径R（本设计取R为2m）范围内时， 则判定主车到达了终点。 在没有设置终点时， proto协议会把目标点默认初始化(0,0,0)， 因此本设计认为当终点为(0,0,0)时， 是没有终点的情况， 故不允许场景设计者在设计场景终点时将终点设置为(0,0,0)。
使用流程 Octopus平台提供了从“数据准备 → 标注数据 → 训练模型 → 仿真任务”的全流程开发，针对每个环节，其使用是相对独立自由的。本章节梳理了Octopus使用流程详解，此文档介绍其中一种方式完成自动驾驶开发。 图1 Octopus的使用流程 表1 使用流程说明 流程 子任务
标注流程 流程图 标注任务创建成功后，由团队中的标注员认领任务，标注任务进入标注流程。标注任务全流程如下，根据项目流程，可对除标注和交付之外的其他流程进行裁剪。 图1 标注任务全流程示意图 标注 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称，
流程指引 本文旨在帮助您了解Octopus仿真服务入门使用的基本流程，帮助您更快上手Octopus仿真服务。 操作流程 Octopus仿真服务的流程如图1所示。 图1 Octopus仿真服务全流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 镜像仓库 镜像仓库 平台为用户提
当规控算法未通过某些评测指标后，评测分数应能反映算法的性能表现。 本设计根据指标的重要程度将其分为三大类： 主要指标（以下简称A类）。 次要指标（以下简称B类）。 未定义重要度指标（以下简称C类）。 本设计提供如下三种内置的评分方案： AB类log函数评分。 AB类均匀权重评分。
限速（Speeding）检测 限速检测的目的是判断主车的车速是否超过道路默认限速。 本设计采用最大默认限速120km/h。 该阈值可通过前端进行自定义配置。 父主题： 内置评测指标说明
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
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 指的是
为云区域提供多个在物理上独立且隔离的可用区，这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区，您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中心基础设施相比，可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 Octop
驾驶员模型。 如果选择“使用Datahub”，仿真任务在3d回放时可展示预测、规控、定位等算法内部信息，用户还能根据算法内部数据的pb文件实现算法的白盒化评测。 Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3 算法配置 评测项配置 用户可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”，设置评测标准。
如果评分项是空集，则是0分。 C类， 不参与评分。 AB类均匀权重评测分数计算实现（Equation） 本设计的评测分数旨在反映自动驾驶的安全性，因此计算过程中的评测分值分布为： A类：60分 B类：40分 具体实现公式为： 其中： : A类指标参与评测的总数目。 : A类指标未通过的数目。
自动驾驶云服务全流程开发 使用流程 准备工作 数据处理 标注服务 训练服务 仿真服务
sequence） OSC2.0场景剧本StoryBoard通过执行顺序Execution Sequence和触发器Trigger来支持用户设计各种场景。StoryBoard中有parallel和serial两种执行指令，最外层执行指令之前需要加上do来使场景剧本生效。其中： pa
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