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目标在匝道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Target_position的寻路算法，但目前仿真器B尚不支持寻路动作acquire_position）。控制器有时会根据lead_vehicle的位置更改主车Ego的速度。
模型文件基本要求 模型文件通常包括模型图和模型权重文件，具体内容视用户算法决定，无其他要求。如果需要使用内置指标计算，则需满足以下条件： 自定义模型包中必须包含推理启动文件以及自定义模型文件，其中推理启动文件需要根据Octopus数据格式对推理结果存储为json进行适配，除此之外
标在主道右2车道上的目标点Target_position，同时激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Target_position的寻路算法，但目前仿真器B尚不支持寻路动作acquire_position），控制器有时会根据lead_vehicle的位置更改主车Ego的速度。 地图文件（odr）
值来衡量。 加速度均方根值计算公式如下所示。 表示变量的均方根值，表示第个值，表示值的个数。 汽车的垂向平顺性是由悬架系统决定的，自动驾驶算法对垂向平顺性几乎没有影响，其影响的是车辆的纵向和侧向平顺性。 因此，本设计平顺性检测从纵向平顺性和侧向平顺性进行考量。 平顺性检测考虑的是
镜像进行统一管理，平台设置了镜像仓库管理。 创建镜像仓库 仿真服务 算法管理 在创建任务前，需要创建算法，用户可从本地上传容器镜像。 创建仿真算法 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。 创建评测 场景管理 创建仿真场景，仿真场景库、测试套件、测试用例和逻辑泛化场景用于仿真开发。
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只在算法镜像生效，评测镜像和仿真器镜像不支持配置entrypoint。 目前自定义算法、自定义评测、自定义脚本的镜像
输出的结果，支持用户自定义评测指标输出为Octopus的评测pb格式，从而在前端进行展示。 算法pb下载：任务运行成功后，用户可以下载算法pb文件。算法pb文件包含感知、规控、定位等算法信息。 信号查看器：在已完成的任务中，在任务详情页，单击操作栏中的“信号查看器”，页面跳转至信
支持上传自定义算法和自定义模型，提升算法泛化能力和识别率。 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。
景挖掘算法，可自动提取对应场景行为的片段，展示在数据场景模块中。用户可将其生成单个仿真场景片段，为后续仿真开发做准备。 数据场景依赖以下三个topic：ego_tf(主车定位)、 object_array_vision(目标感知)、vehicle(底盘)。自定义场景挖掘算法对topic无特殊要求，由客户算法自行定义。
载该评测pb文件进行解析，可以将自定义评测结果和内置评测结果一样完全兼容地进行展示。 评测算法代码开发完成后，将代码构建成算法镜像上传到仿真平台评测管理模块即可被仿真任务使用。在制作评测算法镜像的Dockerfile中，建议将评测代码编译成的二进制文件COPY到系统的/usr/b
选择模型：选择模型仓库和对应的模型版本，如果需要将模型对应的原始算法也挂载到用户评测容器中，可单击勾选“关联已有算法”，系统默认选择模型创建时的关联算法，用户也可手动更改选择其他算法文件。选择该项后，会自动添加算法路径环境变量${ALGORITHM}至容器中，并在“评测启动指令”文本框内输入环境变量提示信息。
Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块，可使用自研仿真算法，根据Octopus自研仿真评测体系，从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块，可将仿真任务运行中关键指标变化绘制成图表，直观形象。 任务配置
、仿真平台、标注平台等多个工具平台，只需聚焦于核心价值（自动驾驶算法、标注数据、仿真场景），快速开展自动驾驶业务，跟上瞬息多变的市场节奏。 海量数据 平台可支持PB级数据存储和亿级数据秒级检索。 软硬件加速 感知算法训练和仿真需要使用大量算力资源，Octopus依托华为自研软硬件
过多关注底层资源，聚焦算法和模型开发。用户可上传符合Octopus平台规范的训练算法，将成熟的算法创建训练任务生成训练模型。此外，训练服务提供多种模型评测指标，从多维度衡量模型质量。让自动驾驶研发更便捷。训练服务的开发流程如下： 训练服务操作引导如下： 算法管理：负责管理用户上传的符合平台规范的算法。
资源类型 事件名称 创建训练算法 octopus createTrainAlgorithm 更新训练算法信息 octopus updateTrainAlgorithm 删除训练算法 octopus deleteTrainAlgorithm 删除训练算法文件 octopus del
选择模型：选择模型仓库和对应的模型版本，如果需要将模型对应的原始算法也挂载到用户评测容器中，可单击勾选“关联已有算法”，系统默认选择模型创建时的关联算法，用户也可手动更改选择其他算法文件。选择该项后，会自动添加算法路径环境变量${ALGORITHM}至容器中，并在“评测启动指令”文本框内输入环境变量提示信息。
将标注后的数据根据数据类型、标注、标签等，建立不同种类的数据集，同时支持数据集增量更新，可针对性用于不同算法和模型的训练。 模型训练 基于平台上创建好的数据集，可对自定义算法或内置算法进行训练，并对生成的模型进行评估，也可进一步用于预标注。 模型评估 在建模过程中，由于偏差过大导致的
训练服务 训练服务简介 算法管理 训练任务 模型评测 编译管理 推理服务
训练服务 训练算法 模型评测 编译镜像 编译任务 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发
、仿真平台、标注平台等多个工具平台，只需聚焦于核心价值（自动驾驶算法、标注数据、仿真场景），快速开展自动驾驶业务，跟上瞬息多变的市场节奏。 海量数据 平台可支持PB级数据存储和亿级数据秒级检索。 软硬件加速 感知算法训练和仿真需要使用大量算力资源，Octopus依托华为自研软硬件
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