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start = 3。 #必选。片段的开始时间（时间戳） uint64 end = 4。 #必选。片段的结束时间（时间戳） } message ScenarioSegments { repeated
定义，可以将相关模型文件保存至子文件夹中，也可以保存至根目录下。 环境变量使用说明 模型推理所需的待标注数据集目录、预标注结果数据目录、标注物文件目录、模型文件目录、预标注日志文件目录均可通过注入镜像的环境变量获取，详情见镜像制作（标注）。 预标注结果格式说明 推理完毕后，需要按
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
分布式训练任务 八爪鱼自动驾驶平台的多机分布式训练功能可以帮助用户加快模型训练速度，提高训练效率，并支持更大规模的深度学习任务。通过多机分布式训练，用户可以将训练任务分配到多台计算机或服务器上并行进行，充分利用硬件资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种深度学习框架，如TensorF
仿真任务详情 在任务管理页面，用户可以看到多批次任务的实时进度以及所处状态。单击指定任务名称，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，
id保持不变，在某一时刻，其lane id发生变化，在该时刻的前后一定时间内（本设计取2s）发生换道。 车头横摆角偏离检测关联的内置可视化时间序列数据为：relativeYaw。横向偏移距离检测关联的内置可视化时间序列数据为：lateralOffset。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_POINT。
数据包放入回收站时间，UTC标准时间毫秒时间戳(若数据包没有放入回收站，则没有此字段) vehicle_id Long 车辆id(数据包导入失败，此字段不会返回) create_at Long 数据包创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 update_at Long 数据包更新时间，UTC标准时间毫秒时间戳
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。 在及少数的连续S型弯道情况下，可能会出
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。 Key：只能由英文、数字、和特殊符号（,-_）组成，且需要以字母开头 。长度不超过64个字符。 V
ization和predicted_objects。控制主车规划轨迹、主车的车辆行动轨迹和感知目标预测轨迹显示或隐藏。其中不同感知目标拥有不同的预测路径，一个感知目标可以拥有多条预测路径。 高精地图：当视频中含有高精地图map_id时，此选项才会显示。显示“路面”，控制高精地图路面显示或者隐藏。
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， 主车在停止线前20m范围内发生停车行为， 则绿灯前直接通行不通过。 当交通灯由红灯变为绿灯后， 如果主车重新启动的时间大于一定阈值（本设计取3s）， 则绿灯后重新启动时间太大。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
到ACC和AEB的最大减速度。 ACC的最大减速度通常为。 AEB的最大减速度通常为。 该两项子指标关联的内置可视化时间序列数据均为：accX。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_POINT。 父主题： 内置评测指标说明
模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务
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， 但相对速度比较小的情况。 碰撞时间适合主车和引导车相对速度比较大的情况。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_POINT。
使标记值flag=-1。 当flag与主车所在的lane id的乘积大于0时， 则可以判定主车发生逆向行驶。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_POINT。 父主题： 内置评测指标说明
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)。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_NORMAL。 父主题： 内置评测指标说明
并且主车所在车道是限速标志牌的有效范围， 当主车速度高于最高限速标志数值或低于最低限速标志数值时， 限速标志牌限速检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_POINT。 父主题： 内置评测指标说明
重新启动时间同样允许用户自定义，本设计去的默认最长重新启动时间为3s。 当主车行为不满足对应的条件时，则行人横穿马路礼让检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_POINT。 父主题： 内置评测指标说明
换道开始点到换道结束点的时间长度作为换道持续时间， 当换道持续时间小于某一阈值（可用户自定义，本设计取1.5s）时， 或换道时间大于某一阈值（可用户自定义，本设计取6s）时， 换道持续时间检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_POINT。 父主题：
规划轨迹（planning_trajectory） planning_trajectory .pb 自车规划行驶路径。 预测路径 预测跟踪（predicted_objects） predicted_objects .pb 感知目标的预测路径。 全局规划 全局路径（routing_path） routing_path
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