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触发条件 object_distance 返回语句中涉及的两个实体entity 之间的相对距离. 表1 object_distance参数 Parameter Type Mandatory Description reference entity yes The reference
触发条件 point_distance 返回主体与参考点的距离. 参数: 表1 point_distance参数 Parameter Type Mandatory Description reference pose_3d yes The reference point. direction
= [2.0..3.0] v: speed = [5mps..10mps] delay: time = [40s..60s] m_a: acceleration = [0.00mpss..0.03mpss] 例2:枚举型 m_ id: int = [-1, 2] m_value: float
m_profile: dynamics_shape = [sinusoidal, linear, step] m_rate_peak: acceleration = [5kmphps, 10kmphps] Duration: time = [100s, 120s]
m_profile: dynamics_shape = [sinusoidal, linear, step] m_rate_peak: acceleration = [5kmphps, 10kmphps] Duration: time = [100s, 120s]
急转向(Steering)检测 侧向加速度过大会对车辆的侧倾稳定性和乘员体验造成不良影响,急转向检测的目的是判断主车在行使过程中,侧向加速度是否过大。 侧向加速度的阈值设置为2.3 , 具体参考《i-vista评测规程》第5页最后一段。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为:accY。
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,仿真开始后激活Ego控制器(控制器会影响Ego去往Target_position的寻
减速度(Deceleration)检测 减速度检测的目的是判断主车在整个行使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
/home/Octopus/run.sh 镜像构建: docker build -f Dockerfile -t guikong:0.1 容器启动脚本示例 Resim结果转json示例 Json转pb文件示例 本地调试 命令示例: docker run -v ${HOME}/workspa
逆行(Reverse Direction Driving)检测 逆行检测的目的是判断主车行使过程中是否按车道规定的方向行使。 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
C类均匀权重评分(Average)方案 当用户选择该评分方案时,就不需要设置评测指标的重要度,各个指标按均匀权重进行扣分。 C类均匀权重评分原则(Principle) 各指标得分权重相同。 C类均匀权重评测分数计算实现(Equation) 此方案下总分为100分,在计算得分时不考
Camera相机标定文件模板 标定文件名:“roof_cam_999.yaml” 文件内容示例: Roof_Cam_9: camera_model: pinhole intrinsics: rows: 1 cols: 4 data: - 957
AB类均匀权重(Average)评分方案 该方案同样分为AB两类指标,其中A类总分为60分,B类总分为40分,A类指标按均匀权重扣分,B类指标同样按均匀权重扣分。 AB类均匀权重评分原则(Principle) A类60分,各A类指标得分权重相同。 B类40分,各B类指标得分权重相同。
急刹(Emergency Braking)检测 自动驾驶车辆急刹有两个典型阈值:ACC(Adaptive Cruise Control)的最大减速度,和AEB(Autonomous Emergency Braking)的最大减速度。 急刹检测的目的是判断主车在行使过程中是否达到ACC和AEB的最大减速度。
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
python3 /home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id 5 构建镜像 运行命令: docker build -f dockerfile -t rosbag2opendata:0.1 . 本地调试 准备一个待处理的rosbag,如~/data/20220620
--number 10 USER root 构建镜像 运行命令 docker build -f Dockerfile -t ros-hard-mining:0.1 本地调试 运行如下命令(基于上述示例镜像): docker run -v ${HOME}/tmp/output:/tmp/output
root 构建镜像 运行命令 docker build -f Dockerfile -t ros-to-dataset:0.1 本地调试 准备一个待处理的rosbag,如~/data/20220620.bag,运行如下命令(基于上述示例镜像): docker run -v ${HOME}/data/20220620
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
种子地图的逻辑场景样例(仿真器B) 配合静态场景的种子场景,在本节提供了对应的适配仿真器B的逻辑场景样例. straight merge split junction 父主题: 动静态配套样例