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Open SCENARIO2.0场景说明 动态场景 静态场景（地图） 动静态配套样例 父主题： 仿真服务
代码样例（Code Examples） 路网设置（Road Network） 参数声明（Parameter Declarations） 实体设置（Entities） 场景剧本（StoryBoard） 触发器与触发条件（Trigger and condition） 动作（Actions）
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
领域模型设计 以下为4个种子场景可以泛化的参数及范围，请确保在编写odr文件时各参数在以下描述范围内。 straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 one_way_junction单行线路口 父主题： 静态场景（地图）
附录 Enum Lists 父主题： 静态场景（地图）
算子示例 数据脱敏作业 父主题： 数据脱敏
API请求的组成，并以调用IAM服务的获取用户Token接口说明如何调用API，该API获取用户的Token，Token可以用于调用其他API时鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API：https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求URI 请求URI由如下部分组成。
触发器与触发条件（Trigger and condition） 用户可以使用wait+触发条件的方式来设置动作的触发条件condition，可以使用的触发条件有：触发条件（elapsed） 、触发条件（object_distance）、触发条件（point_distance） 、
消息topic格式规范 Vehicle 对于车辆自身基本数据录制的消息格式，需遵循一定规范，其中部分字段为必选，其他请根据实际需要自由选取。 表1 vehicle消息格式规范 格式名称 说明 VehicleInfo 车辆信息 消息格式中部分参数为必选，如使用该数据类型，则不可缺少
消息topic格式规范 Vehicle 对于车辆自身基本数据录制的消息格式，需遵循一定规范，其中部分字段为必选，其他请根据实际需要自由选取。 表1 vehicle消息格式规范 格式名称 说明 VehicleInfo 车辆信息 消息格式中部分参数为必选，如使用该数据类型，则不可缺少
消息topic格式规范 Vehicle 对于车辆自身基本数据录制的消息格式，需遵循一定规范，其中部分字段为必选，其他请根据实际需要自由选取。 表1 vehicle消息格式规范 格式名称 说明 VehicleInfo 车辆信息 消息格式中部分参数为必选，如使用该数据类型，则不可缺少
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，Octop
选择“数据包”页签，单击指定数据包“操作”栏内的“详情”，进入数据包详情页面。 图5 数据包详情 表3 数据包详情列表 区域 说明 数据包信息 包含数据包名称、状态、描述、视频数据、标签、导入ID等信息。 数据回放：单击页面右上角的“进入回放页面”，可回放数据包，具体可参考数据回放。 场景挖掘：支持数据包进行场景
r。 默认勾选Trigger，当出现时，单击图标，地图中会出现trigger的详细信息。 交通信号包含信号灯和交通标识牌。 3 视频播放控件 控制视频播放暂停回放按钮，支持逐帧和倍速播放。地图文件超过1MB不支持高倍速预览。 4 场景切换 视角切换：跟车、俯视、驾驶，自由。当在3
split 简述：地图场景为匝道分流。lead_vehicle和主车Ego在主道的同一车道上分别以35kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶，Ego设定了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
应用工具，确保自动驾驶规模合规、安全、可度量，版本快速集成。 智驾模型服务 以盘古大模型为核心。 自动驾驶场景理解代替人工打标签分类，万段视频片段分钟级处理完成。 自动驾驶预标注，代替人工标注，支持2D/2.5D/3D自动标注，准确率超90%。 自动驾驶场景生成，通过NeRF技术
junction 简述：地图场景为交叉口。lead_vehicle和主车Ego一前一后分别以LeadVehicle_TargetSpeed_Ve0和Ego_TargetSpeed_Ve0的初始速度向交叉口行驶，Ego设定了目标在右转车道上的目标点Target_position，仿
straight 简述：地图场景为直道。lead_vehicle和主车Ego在主道上分别以40kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶，Ego设定了目标在主道右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Ta
merge 简述：地图场景为匝道合流。主车Ego在主道行驶，初始速度为Ego_InitSpeed_Ve0，Ego设定了目标在主道右侧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
模板管理 在进行自动驾驶模型训练过程中需要大量有标签的图片或视频数据，因此在模型训练之前需要对处理完的数据进行各类标注，进行场景识别。Octopus提供预标注功能，支持部分预标注模型，能够节省70%的人力成本。也提供人工标注功能，用户可以针对未标注数据在线手动标注或预标注后人工确
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