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训练算法 - 自动驾驶云服务 Octopus
单击在线编辑栏的“算法编辑”，可在线编辑算法文件，具体请参考在线编辑算法。 在线编辑算法 平台提供算法编辑器，在创建成功的算法名称后“在线编辑”栏单击“算法编辑”，或单击算法详情页右上角的“算法编辑”，进入该算法的在线编辑页面。如图6 在线编辑算法，界面左侧显示的是该算法包内的所有算法文件，
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算法创建 - 自动驾驶云服务 Octopus
和算法详情。 算法列表相关操作 表1 算法列表相关操作 任务 操作步骤 搜索算法 在搜索框中输入关键字搜索相关算法。支持通过算法名称和算法ID搜索。 查看算法详情 单击算法名称，即可查看算法详情页。 编辑算法 单击操作栏的“编辑”，即可编辑算法信息。 删除算法 单击操作栏的“删除”，即可删除算法信息。
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算法文件说明 - 自动驾驶云服务 Octopus
算法文件说明 用户可将本地算法文件包上传到Octopus平台，算法文件包需要满足一定要求，请详细阅读本节，有助于用户快速完成算法开发。 算法文件基本要求 算法文件目录结构可参考如下，需要包括启动文件“xxx.py”（启动文件名可自定义），以及一些必要的训练文件。 启动文件（必选）
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算法详情 - 自动驾驶云服务 Octopus
算法详情 基本详情 单击指定“算法名称”，可以查看算法的基本信息、算法详情、任务配置以及镜像版本。 图1 算法详情 任务配置 当创建任务配置时，如果关联了算法配置，则在算法详情页，会展示此算法关联的批量仿真的任务配置信息，在此模块还可进行以下操作。 图2 任务配置 表1 任务配置相关操作
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训练算法 - 自动驾驶云服务 Octopus
训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“初始化算法 > 选择算法文件 > 上传算法文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”，填写算法基本信息。 图1 新建训练算法 名称：包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符。
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算法管理 - 自动驾驶云服务 Octopus
算法管理 算法创建 算法详情 父主题： 仿真服务
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算法管理 - 自动驾驶云服务 Octopus
算法管理 训练算法 算法文件说明 父主题： 训练服务
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步骤二：创建仿真算法 - 自动驾驶云服务 Octopus
步骤二：创建仿真算法 添加算法 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 算法管理”。 单击“新建算法”，填写算法基本信息。 请根据实际情况自定义填写，其中带“*”为必填项。 算法类型：固定为“容器镜像”； 算法名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，不得超过64个字符； 算法描述：不得包含“@#$%^&*<
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与datahub对接的算法镜像制作 - 自动驾驶云服务 Octopus
与datahub对接的算法镜像制作 图1 算法镜像 如上图所示，算法与仿真平台datahub通过grpc连接，通过接收osi数据作为输入，并将算法内部信号输出到datahub，仿真平台可以生成仿真的osi和算法pb，用于3d回放展示和算法的白盒化评测。 具体grpc连接datah
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评测算法的自研proto接口 - 自动驾驶云服务 Octopus
评测算法的自研proto接口 背景 Octopus内置一套评测算法，用于对自动驾驶系统的性能表现进行多维度评测。内置评测算法的评测结果按照eva.proto中的定义，序列化成pb文件保存起来。 Octopus仿真平台的前端通过解析评测pb对评测结果进行展示，目前前端展示主要分为两大方面：
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任务配置 - 自动驾驶云服务 Octopus
仿真器版本 选择仿真器镜像时，选择仿真器镜像后，需要配置仿真器版本。 算法配置 仿真任务支持用户使用内置算法，用户也可选择自研控制算法。 如果使用自定义算法，请选择在“算法管理”中创建成功的仿真算法。自定义仿真算法创建请参考算法创建。如果不选择，则默认使用仿真器内置驾驶员模型。 如果选择“
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步骤五：创建仿真任务 - 自动驾驶云服务 Octopus
仿真器版本 仿真器来源为仿真器镜像，需选择仿真器版本。 算法配置和评测项配置 仿真任务支持用户使用内置算法、用户也可选择自研控制算法以及自定义评测。 选择算法配置 如果使用自定义算法，请选择在“算法管理”中创建成功的仿真算法。如果不选择，则默认使用仿真器内置驾驶员模型。 如果选择
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仿真任务 - 自动驾驶云服务 Octopus
仿真器版本 仿真器来源为仿真器镜像，需选择仿真器版本。 算法配置和评测项配置 仿真任务支持用户使用内置算法、用户也可选择自研控制算法以及自定义评测。 选择算法配置 如果使用自定义算法，请选择在“算法管理”中创建成功的仿真算法。如果不选择，则默认使用仿真器内置驾驶员模型。 如果选择
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Dockerfile示例 - 自动驾驶云服务 Octopus
Dockerfile示例 一般情况下，引擎主要包含预标注算法或预审核算法运行所需要的基本依赖环境，用户也可将预标注算法或预审核算法包内置在AI引擎中。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。以预标注自定义镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下（xxx替换为实际路径）：
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训练服务简介 - 自动驾驶云服务 Octopus
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： 图1 训练服务的开发流程 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。
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仿真评测结果 - 自动驾驶云服务 Octopus
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
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仿真服务简介 - 自动驾驶云服务 Octopus
载、绘制、保存等操作，并支持对仿真结果的录制文件的回放等功能。 算法管理：用于对接客户的上云算法，并支持算法的版本级管理，并可自动化触发关联的批量算法。 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。 场景管理：包含场景、场景库、逻辑场景、逻辑场景库、测
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步骤六：查看仿真评测结果 - 自动驾驶云服务 Octopus
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
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评分方案介绍 - 自动驾驶云服务 Octopus
评分方案介绍 Octopus评测指标共有30多项大类指标，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：
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预警系统激活（Warning）检测 - 自动驾驶云服务 Octopus
预警系统激活（Warning）检测 预警系统激活用于评价算法是否激活以下五项预警功能: 盲区预警 前方碰撞预警 车道偏离预警 泊车碰撞预警 后方横向车流预警 当算法pb中检测到预警项且状态为STATE_ACTIVE,则视该预警为激活态，否则为非激活态；当预警状态从非激活态转变为激活态，视为激活一次；
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