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junction路口 用途：创建junction城区路口的静态场景（地图） 参数：参数如下表 Parameter Type Mandatory Description lane_num int yes 单方向车道数量。 bikeway bool yes 是否有自行车道。 sidewalk
merge匝道合流 用途：创建merge高速匝道合流的静态场景（地图） 参数：参数如下表 表1 merge参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度。 left_lane_num int
split匝道分流 用途：创建split高速匝道合流的静态场景（地图） 参数：参数如下表 表1 split参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度 left_lane_num int yes
简称OBS）存储原始Rosbag数据以及预处理后的视频、抽帧图片等数据，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务控制台指南》。 表1 Octopus各环节与OBS的关系 功能 子任务 Octopus与OBS的关系 数据资产 地图管理 高精地图上传后存储在OBS中。 标定管理
junction_type junction（交叉口）类型，用于静态场景的junction场景 road_aids_type list ENUM_ROAD_AIDS_TYPE = ("DType-1", "DType-2", "PType") crossroad：十字路口 T-junction：丁字路口
数据递送 图1 数据递送流程图 新建订单 在左侧菜单栏中，单击“数据合规”。 选择“数据递送”页签，单击“新建订单”。 图2 新建订单 数据盘个数：设置数据盘个数，输入值必须在1到12之间。 备注：简要描述订单信息。 勾选“我已阅读并同意《八爪鱼自动驾驶云服务声明》”。 单击“确定”，即可新建一个数据合规订单。
straight城区直行 用途：创建straight城区直行的静态场景（地图） 参数：参数如下表 表1 straight城区直行参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度。 left_lane_num
并且匝道部分逐渐收缩（扩展）直到合入（离开）主路，如下图所示： DType-2（直接式2）： DType-2（直接式2）是指匝道合入（分流）时直接汇入（离开）主路，主路的车道数也随之发生变化，匝道部分不进行收缩（扩展），如下图所示： PType（平行式）： PType（平行式）是
5D/3D自动标注，准确率超90%。 自动驾驶场景生成，通过NeRF技术实现车型变换、车道变换、场景组合渲染等应用。 自动驾驶多模态检索支持以文搜图、以图搜图等多维检索能力，实现百万图片分钟级检索。
单行线路口是指该路口的所有road均为单行线，比如一个普通的十字路口由8条road组成. 用途：创建junction城区路口的静态场景（地图） 参数：参数如下表. Parameter Type Mandatory Description lane_num int yes 单方向车道数量
原始数据采集完毕之后，需要将原始数据转换成适合Octopus平台的数据格式，以便于更快速地完成数据处理。 创建数据导入任务 在左侧菜单栏中，单击“数据处理 > 数据批导”。 选择“数据导入”页签，单击“导入”。 选择“对象存储导入”页签，填写具体信息。 选择目标数据包所在的对象存储路径，平台将自动扫描该目录
详解，此文档介绍其中一种方式完成自动驾驶开发。 图1 Octopus的使用流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据准备 创建算子 基于您的业务数据，您可以在Octopus中创建数据处理的算子。 创建算子 数据批导 向Octopus平台导入原始数据包。 批导数据
据lead_vehicle的位置更改主车Ego的速度。 使用xyz坐标创建终点时，由于匝道地图泛化会使终点偏移，建议在创建测评任务时为检测终点设置合适的半径，例如"到达半径5m"。 地图文件（odr） scenario Split: m_scene: scenery
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
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
单击左侧工具栏“AI标注”（快捷键b）。 图1 选择标注工具 选择标注类别。 标注下拉列表页选择一标注名，进入标注状态。 图2 选择标注类别 框选标注物。 图3 框选标注物 调整三视图。 依据标注规范要求，结合下方真实图片中对应标注物大小，调整点云图像中标注物三视图中标注框。 图4 调整三视图 调整2D框（只适用于联合标注）。
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 主车行驶区域road级别type为townExpressway 道路---道路环境---城市主干道 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶区域road级别type为town
为准。 地图文件（Logic file） 地图文件（xodr文件）使用set_map_file语句指定。 具体场景使用xodr文件，逻辑场景使用odr文件。 例1：具体地图 map: map map.set_map_file("./road.xodr") 例2：逻辑地图 map:
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。 图4 添加框图 选择左侧的数
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