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数据资产简介 在自动驾驶产品的开发过程中，海量的数据存储和管理是当前自动驾驶平台面临的业务挑战之一。 Octopus平台的数据服务模块提供了海量数据采集、存储以及数据并行处理等功能，供后续服务进行统一使用。数据服务开发流程如下： 图1 数据服务开发流程 地图管理：支持上传高精地图数据，可用于数据回放、仿真场景等功能。
支持模型管理与评测，提高模型的准确性，持续提升自动驾驶安全系数。 仿真服务 以测试为核心。 提供车辆动力学仿真、自动驾驶算法仿真、传感器仿真、交通流仿真等功能，实现对自动驾驶算法的大规模仿真测试，持续提升自动驾驶算法的安全性。 在数据服务和训练服务的基础上，提供在线仿真管理、算法
"same") left：参考实体左侧的车道 right：参考实体右侧的车道 inside：参考实体内侧的车道 outside：参考实体外侧的车道 same：与参考实体相同的车道 dynamics_shape 表示给定变量随时间或距离的变化，用于动作change_speed，change_lane。
通过车辆名: vehicle的方式来为车辆命名。通过keep(it.name == 指定车型名称)的方式来指定车辆类型。通过keep(it.initial_bm == 指定controller名称)的方式来指定controller类型，目前均只能支持仿真器B内置的车辆和controller类型。生成文件会自动适配车辆信息。
数据场景”。 单击页面右上角的“标签管理”，单击“新增分类”，输入分类名称，新建分类。 单击分类名称后的，输入标签路径名称，用户将新建一个标签路径。 单击分类后的，输入标签信息。 图1 标签信息 选择仿真标签，单击“选择标签”。 勾选左侧目标标签后，右侧界面会显示左侧勾选的目标标签。 在筛选框中输入内容，查找目标标签。
包年/包月自动驾驶云服务到期后会影响云服务器正常运行。如果您想继续使用，需要在指定的时间内为服务、资源、模型续费，否则将终止服务，系统中的数据也将被永久删除。在到期前续费成功，所有资源、数据得以保留，且服务的使用不受影响。 表1 续费相关功能 功能 说明 手动续费 包年/包月云服务、资
参数，这些参数都有一定的取值范围，根据这些参数可以派生出任意数量的具体场景。 逻辑场景库是不同逻辑场景的数据集合，以树状结构的形式表现出来，便于对逻辑场景进行统一的、有效的组织、管理和应用，比如当用户想系统管理和方便查看超车的逻辑场景，可以将所有超车相关的逻辑场景加入一个场景库中。
proto中的SimData反序列化仿真pb中的内容。该步骤会得到一个SimData的内存对象，用户通过访问对象中的字段即可获取自己关注的数据。 仿真pb包含仿真器输出的整个仿真过程数据，用户处理根据自身评测逻辑处理所有帧数据。 用户自定义的评测指标包含通过，不通过等结果，将该结果写入到eva.proto中的Eval
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） 、
以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 位置数据（gnss） gnss_raw .pb 通过卫星导航系统，定位车辆位置。 毫米波雷达（radar） RADAR_FRONT .pcd 工作在毫米波段探测的雷达，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。
以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 位置数据（gnss） gnss_raw .pb 通过卫星导航系统，定位车辆位置。 毫米波雷达（radar） RADAR_FRONT .pcd 工作在毫米波段探测的雷达，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。
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
像头录制的图像数据、雷达的点云数据、车辆行驶轨迹等。生成的图片可以直接用于标注。 标注数据 对于图片和点云数据，可以通过自动或人工的方式，标注图像中特定物体。标注后的图片和点云图片可用于模型训练，高质量的标注数据有利于模型精准度提升，并持续迭代。 增量数据集 将标注后的数据根据数
parallel：同步执行下方代码块内的动作action。 serial：依次执行下方代码块内的动作act。 例如下方样例中，do parallel:下的assign_init_speed，assign_init_position和wait elapsed(10s) 是同步执行的。而serial:下的lead_vehicle
仿真任务中一个仿真场景的运行时间或一个场景组中每个场景的运行时间，单位为秒。运行时长选择范围[60，600]。 重复次数 同一个场景在一个任务中多次运行指定次数。重复次数选择范围[1，1000000]。 录制策略 回放场景直观查看主车在仿真场景中的运行情况。目前支持的录制策略：不录制、录制所有场景。
以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 位置数据（gnss） gnss_raw .pb 通过卫星导航系统，定位车辆位置。 毫米波雷达（radar） RADAR_FRONT .pcd 工作在毫米波波段探测的雷达，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。
667mps匀速行驶，前方85m右1车道的切入车辆cut_in_vehicle以慢于Ego5.55mps的速度行驶，当两车距离小于30m时，cut_in_vehicle开始以15mps为目标加速（加速动态受到加速度值CutInVehicle_SpeedChange_RatePeak的影响，此处ALKS设置的默认加速度为0
概述 Octopus自动驾驶云服务是面向车企、研究所的全托管平台，帮助车企以及研究所快速开发自动驾驶产品。 您可以使用本文档提供的API对Octopus自动驾驶云服务平台进行相关操作，如创建、删除、变更等。支持的全部操作请参见API概览。 在调用Octopus自动驾驶云服务器AP
选择镜像以及镜像版本。 启动脚本路径 选择脚本的启动文件路径，文件路径为在脚本中的相对路径，当前只支持.py类型的启动文件。 访问密钥 请输入访问密钥（AK）。 私有访问密钥 请输入私有访问密钥（SK）。 OBS地址 选择OBS桶中的地址，建议选择data、meta的上一级目录。 存放路径 “数据
通过3D/2D的融合，可以弥补各自模态的不足，扬长避短，提升目标检测的整体精度。在当前3D检测的基础上，通过2D cross-check提升3D检测类别的精度提升。 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“场景识别”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。
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