正在生成
详细信息:
检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
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;
实时评测的基本架构如上图所示,实时评测算法从仿真器和AD算法按帧接收数据,每接收一帧数据,就调用一次评测函数,在最后仿真结束时将评测结果写成评测pb文件。 实时评测的实现包括如下几个步骤: 代码内实现与仿真器的通信,实时接收仿真器的帧数据,也可同时接收仿真器和AD算法的数据。 处理每帧数据,不断更新评测结果。
创建项目 标注任务 根据不同角色分配不同标注任务。 标注流程 训练模型 训练算法 创建训练作业前需要先选择算法,可以使用Octopus内置的算法,也可以自定义算法。 训练算法 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,用于衡量一个模型及
信息辅助系统激活(Information)检测 信息辅助系统激活用于评价算法是否按照预期激活以下六项功能: 倒车摄像头 环视摄像头 自动远光灯 驾驶员状态监测系统 抬头显示系统 夜视辅助系统 其实现逻辑与预警系统激活(Warning)检测、控制辅助系统激活(Control)检测一致。
/bin/sh guikong-demo:0.1 “-c” “bash /home/Octopus/run.sh” 运行后查看输出结果: 确定算法输出、yaml和_SUCCESS标识文件都存在,且文件所有人可读。 父主题: Resim作业
控制辅助系统激活(Control)检测 控制辅助系统激活用于评价算法是否按照预期激活以下十三项功能: 自动紧急制动 自动紧急转向 倒车自动紧急制动 自适应巡航控制 车道保持辅助 自动驾驶辅助 自动泊车辅助 远程泊车辅助 拖车辅助 城市驾驶辅助 高速自动驾驶辅助 巡航控制 限速控制
步骤三:创建评测 Octopus支持自定义内置评测配置和自定义评测镜像,并根据评测指标或评测镜像对仿真算法开展评测。 本节以创建内置评测配置为例。 创建内置评测配置 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 评测管理”。 单击“新建评测”,填写基本信息。 评测名称:只能包含数字、英文、中
内置场景挖掘规则 内置场景挖掘算法都是基于规则进行片段挖掘。平台支持的内置场景挖掘规则如下: 道路---道路环境---高速 检验规格: 包含高精地图信息 主车行驶区域road级别type为motorway 道路---道路环境---城市快速路 检验规格: 包含高精地图信息 主车行驶
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,测试脚本能同时监听RDB和AD算法的内部数据,如通过RDB判断
资产识别与管理 资产识别 用户在数据资产包括用户上传的数据集以及用户提供的一些个人信息。 数据资产包括但不限于文本、图形、音频、视频、照片、图像、代码、算法、模型等。 资产管理 对于用户上传至Octopus的资产,Octopus会做统一的保存管理。 对于文件类型的资产,Octopus会将资产保存在Octopus官方的OBS桶内。
多模态检索 多模态检索通过大模型算法,对用户视频库进行特征提取,再通过多模态视频检索功能,检索出满足文本或者视频搜索条件的视频片段。 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域,开通“多模态检索”服务,具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 视频库配置 在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务
一般情况下,训练与评测定义为同一个引擎,主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。以训练、评测镜像为例,一般的镜像制作Dockerfile示例如下(xxx替换为实际路径): # 载入基础镜像,训练或评测引擎一般需包含cuda/cudnn等算法基础环境。用户可手动制作或拉取官方镜像
简介 评测算法从驾驶安全性,智能性,合规性,舒适性等维度对自动驾驶系统进行全面评价。评测指标的pass/fail标准比较复杂,需要对一些评测函数的细节进行介绍。 point_type:是一个PointType的枚举类型,表示该子类指标发生特殊状态(一般是指发生异常)时的时刻点用哪
任务管理”。 在界面的右上角,单击“信号查看器”,进入到信号查看器界面。 图1 信号查看器 单击“载入数据”,可根据“任务名称”、“算法名称”、“算法版本”搜索任务,选择对比分析数据。 图2 选择对比分析数据 单击“载入”后,左侧会出现选择的数据。 图3 载入数据 在右侧选择“添加框图”,右侧出现空白的框图。
格式为“.xodr”)。 3D模型文件:文件格式为“.osgb”。 由于仿真器A的不同版本之间存在主车id不固定的问题,为了保证规控算法和评测算法能正确判断找到主车,绘制的场景文件的主车名称(name)字段应该为Ego。暂不支持自定义。 上传的文件的名称由于安全机制的问题,不可包含特殊字符。
go开始加速(直到车速到达Ego_InitSpeed_Ve0),同时激活控制器(控制器会影响Ego去往Target_position的寻路算法).从车lead_vehicle在Ego车速大于1kph时开始加速,直到车速到达35kph. 使用xyz坐标创建终点时,由于匝道地图泛化会
右侧2车道上的目标点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),从车side_vehicle在匝道行驶,初始速度为SideVehicle_InitSpeed_Ve0
go开始加速(直到车速到达Ego_InitSpeed_Ve0),同时激活控制器(控制器会影响Ego去往Target_position的寻路算法).从车lead_vehicle在Ego车速大于1kph时开始加速,直到车速到达40kph. 地图文件(odr) scenario Straight:
Ego开始加速,直到车速到达Ego_InitSpeed_Ve0,同时激活控制器(控制器会影响Ego去往Target_position的寻路算法).从车side_vehicle在匝道行驶,初始速度为0,Ego速度大于1kph时开始加速,直道车速到达SideVehicle_InitSpeed_Ve0
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.