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预测跟踪(predicted_objects） predicted_objects .pb 感知目标的预测路径。 全局规划 全局路径（routing_path） routing_path .pb 自车全局规划路径。 交通灯 交通灯信息（traffic_light_info） traffic_light_info
如果是绿灯， 主车是否直接通行而没有停止。 另外，当交通灯由红灯变为绿灯后， 主车重新启动的时间是否太大。 本设计认为在绿灯状态下， 如果前方没有行人和引导车的情况下， 主车在停止线前20m范围内发生停车行为， 则绿灯前直接通行不通过。 当交通灯由红灯变为绿灯后， 如果主车重新启动的时间大于一定阈值（本设计取3s），
警告标志前行为（Warning Sign）检测 警告类交通标志前行为检测的目的是判断主车在各种警告类标志前行为是否合理，主要包括两个方面的检测： 在警告类标志前车速是否太大 在警告类标志前是否有明显的加速行为 本设计认为当主车的车速大于或者加速度大于时，警告类标志前行为检测不通过。
1 动态场景预览区域 车辆的行驶轨迹，随着主车的行驶感知在主车辆周围出现的其他物体，如其他车辆、行人和交通信号等。目前可感知的物体类型请见感知物体类型。鼠标移动至道路时，道路会变红。遇到信号灯，车辆会按照红绿灯指示行驶。 2 交通参与物状态 可根据需要选择显示参与物状态。当前支持的
关值展示为空。 3 回放图层 参考回放图层信息。 4 回放区域 车辆的行驶轨迹，随着主车的行驶感知在主车辆周围出现的其他物体，如其他车辆、行人和交通信号等。目前可感知的物体类型请见感知物体类型。鼠标移动至道路时，道路会变红。遇到信号灯，车辆会按照红绿灯指示行驶。 5 添加窗口 平
车头时距（Time Headway）检测 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。
车道线图片标注任务 车道线图片标注任务是指依据标注规范对真实路采图片中出现的道路中的车道线、斑马线等交通线路进行标注，一般区分实线、虚线，按需求增加颜色、遮挡程度等额外属性。 图1 车道线图片标注任务 绘制对象 单击车道线标注任务，选择一张图片进入人工标注。 绘制对象。 单击左侧
碰撞（Collision）检测 碰撞检测的目的是判断主车是否与其它交通参与物发生碰撞。 在进行碰撞检测时，根据与主车碰撞的物体类型的不同对碰撞类型进行细分。 具体分为： 车的车碰撞检测 追尾检测 被追尾检测 正面对碰检测 垂直角度碰撞检测 斜角侧碰检测 车人碰撞检测 自行车碰撞检测
碰撞时间（Time to Collision）检测 碰撞时间检测的目的是判断主车在行驶中与其他交通车的碰撞时间是否过小。 碰撞时间是指主车与引导车的相对距离除以主车与引导车的相对速度。 即使主车未发生碰撞，当碰撞时间过小时，发生碰撞的风险太大，这样也是不合理的。 当碰撞时间小于某
自行车Bicycle 以较低速度在路面、人行道或自行车道上行驶的人力驱动的两轮车辆。 行人Pedestrian 道路上自由行动的所有人员。 交通灯Traffic Lights 交通灯，即红绿灯，标注的一个实例仅包含一个三联装的红绿灯，无论横向或纵向。 拖车Trailer 拖车，被拖拽的车辆或集装箱。
供单段落和多段落语音标注模板工具，通过管理平台进行标签和属性的配置，支持智能语音交互场景下每一个细分环境的标注，也支持整个交互闭环的整体标注。支持讲话人属性（性别、角色等）配置，支持意图识别、问答标注和设备状态标注能力。当前支持的语音类型包括：wav、flac、mp3和m4a。 图1
如上所述，OpenSCENARIO场景能描绘动态环境的，但无法根据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，测试脚本能同时仿真器数据运
预测跟踪（predicted_objects） predicted_objects .pb 感知目标的预测路径。 全局规划 全局路径（routing_path） routing_path .pb 自车全局规划路径。 交通灯 交通灯信息（traffic_light_info） traffic_light_info
预测跟踪（predicted_objects） predicted_objects .pb 感知目标的预测路径。 全局规划 全局路径（routing_path） routing_path .pb 自车全局规划路径。 交通灯 交通灯信息（traffic_light_info） traffic_light_info
3D2D融合预标注 自动驾驶传感器中，各个模态有各自的优势和劣势。比如相机模态对visual appearance的感知更为准确，激光雷达模态对距离感知更为有效。然后当LiDAR扫描线数过低时，经常无法甄别物体的类型，但是此时如果能结合LiDAR扫描和2D图像检测，则可以由3D扫
该字段用于保存每个大类和子类评测指标的通过/未通过/无效的结果状态。 其中无效状态表示该指标在特定场景下是没意义的，如在没有交通灯的场景下，主车在交通灯前的行为检测是没有意义的。 source 是一个Source枚举类型，表示该评测算法的结果来源类型。 source共有6种类型，具体参考source。
立参考NHTSA（美国国家公路交通安全管理局）发布的《A Framework for Automated Driving System Testable Cases and Scenarios》文献和德国Pegasus项目的场景分类体系，从道路、交通条件、环境条件等层次描述场景。
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能力提供的强大算力支持，满足每天百万公里仿真测试和算法训练。 自动化标注
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能力提供的强大算力支持，满足每天百万公里仿真测试和算法训练。 自动化标注
驶决策规划控制算法在线图形化开发调试。 感知规控仿真引擎-在线 支持用户通过网页/图形化界面方式运行仿真引擎，支持自动驾驶感知决策规划控制算法在线图形化开发调试，支持高精度渲染引擎集成。 仿真场景编辑器 支持自动驾驶仿真静态路网和动态交通参与物场景编辑。 规控仿真引擎-并行 支持
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