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逆行（Reverse Direction Driving）检测 逆行检测的目的是判断主车行驶过程中是否按车道规定的方向行驶。 根据OPNENDRIVE中对车道的lane id的定义， 沿着道路的reference line的前进方向， reference line右侧的lane id由0逐渐递减，左侧的lane
到达终点（Reach Destination）检测 到达终点检测的目的是判定主车是否到达场景文件中指定的全局路径规划的终点。 当主车的车辆坐标系原点进入终点为半径R（本设计取R为2m）范围内时， 则判定主车到达了终点。 在没有设置终点时， proto协议会把目标点默认初始化(0,0
目标检测2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054
减速度（Deceleration）检测 减速度检测的目的是： 判断主车在整个行驶过程中制动减速度是否超过对应的舒适性阈值。 本设计的减速度的默认阈值为3。 父主题： 内置评测指标说明
蛇行（Snake Driving）检测 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。
车头时距检测的目的是判断主车行驶过程中与其他交通车的车头时距是否台小。 车头时距是主车与引导车的相对距离除以主车的速度。 即使主车未发生碰撞， 当车头时距过小时（该阈值可用户自定义，本设计默认取2s）， 发生碰撞的风险太大， 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，
数据集镜像Dockerfile示例 本章节介绍Dockerfile示例。 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以数据集自定义镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下： 数据集镜像不支持调用GPU资源。 # 载入基础镜像，用户可手动制作或拉取官方镜像 FROM registry-cbu
静态场景（地图） 静态场景组成 领域模型设计 静态场景样例 附录 父主题： Open SCENARIO2.0场景说明
OBS(对象存储) 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数
项目id，获取方法请参见获取项目ID 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） Content-Type 是 String 内容类型。填application/json
项目id，获取方法请参见获取项目ID 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） Content-Type 是 String 内容类型。填application/json
UPDATE_DESC(更新时间降序) 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数
数据来源为数据集子集 当数据集形式为数据集子集时，创建步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“数据资产 > 数据集”。 选择“数据集”页签，单击“创建数据集”，填写数据集信息。 图1 创建数据集子集 名称：不得超过64个字符。支持中英文、数字、“-”、“_”，不支持特殊字符。 描述：数据
示例代码 作业输入输出规范示例代码如下图所示： 父主题： 数据提取作业（数据集）
加速度变化率（Jerk）检测 加速度变化率是加速度对时间的导数。 加速度变化率也被称为冲击度，冲击度反映了驾驶员的瞬态冲击体验。 纵向、侧向冲击度的阈值按德国冲击度标准取。 父主题： 内置评测指标说明
场景样例（Scenario Examples） 如下为具体场景和逻辑场景样例。 具体场景（Concrete Scenario） 具体场景样例： import standard scenario my_scenario: # Road Network map: map
示例代码 以下为主程序文件ros2opendata.py中截取的代码片段，分别运行不同的功能，详见注释。 运行前准备： 解析点云消息： 解析gnss消息： 写opendata_to_platform.yaml文件： 父主题： Rosbag转OpenData作业（数据回放）
附录 Enum Lists 父主题： 静态场景（地图）
对数据进行场景标记，用以场景识别并进行模型训练。 难例 难例是模型训练过程中，出错率很高的一部分样本。是数据经过自动标注后，未标注成功或者标注错误的数据，需要通过人工筛选得到。可以通过维护难例集，将这部分样本集中维护，最终重新用于训练，持续提升算法和模型精度。
缺省值：0 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数
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