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安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 故障恢复 更新管理 认证证书 安全风险知会
上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前，请仔细阅读本章节，确保上传数据格式符合平台要求，有助于用户更快速的完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式：Rosbag包+与数据包同名的yaml文件，单包上传大小小于100G。 转换后数据格式：OpenData格式（内必含O
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
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
控制辅助系统激活（Control）检测 控制辅助系统激活用于评价算法是否按照预期激活以下十三项功能: 自动紧急制动 自动紧急转向 倒车自动紧急制动 自适应巡航控制 车道保持辅助 自动驾驶辅助 自动泊车辅助 远程泊车辅助 拖车辅助 城市驾驶辅助 高速自动驾驶辅助 巡航控制 限速控制
动静态配套样例 种子地图的逻辑场景样例（仿真器B） 父主题： Open SCENARIO2.0场景说明
目标检测3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1611801018801 | +--- 1611801018801.json | +--- 1611801018801.pcd +--- 1611801024401 | +--- 1611801024401
压实线（Onto Solid line）检测 压实线检测的目的是判断主车行驶过程中是否压到实线。 当主车与距离最近的车道线的小于主车宽度的一半时，并且该车道线的类型为OSI定义的osi3.LaneBoundary.classification.type.TYPESOLIDLINE，则认为主车的轮胎已经压到实线。
、数据流监管、账号管理、权限管理、日志审计服务能力。支持对上传合规服务的数据包进行脱敏处理，提供合规脱敏能力，支持将数据包中人脸、车牌、点云脱敏。支持用户使用合规服务创建脱敏算子、下发脱敏任务。 数据递送：创建递送订单，推送订单数据包，选择数据包创建脱敏作业。 数据脱敏：创建脱敏
转换后数据格式 Octopus平台支持将上传的Rosbag格式转换为OpenData格式。 数据类型 Octopus平台对数据有以下要求： 数据类型：包括各传感器数据、车辆数据、目标推理数据、自车坐标姿态以及标签记录数据等。 数据格式：Octopus OpenData格式。其中相机采集数据文件后缀为“
如何解决不小心释放在线仿真机器的问题？ 现象：使用在线仿真时，操作过程中不小心关闭页面、退出登录或释放机器。 解决办法： 再次单击“仿真服务”>“在线仿真”，找到指定仿真机器，单击进入在线仿真页面。 图1 进入在线仿真页面入口 进入仿真机器后，单击“”按钮等待刷新，约10s后桌面会启动完成。
指示标志牌前行为（Mandatory Sign）检测 指示标志牌前行为检测的目的是判断主车在这些指示标志牌前的行为是否合理，本设计考虑的指示标志牌有： 左转指示牌 右转指示牌 直行指示牌 左转直行指示牌 右转直行指示牌 左转右转指示牌 靠左行驶指示牌 靠右行驶指示牌 当主车前端超过左转指示牌，
输入输出文件格式要求 如下为输入文件格式和输出文件格式要求。 输入文件格式要求 输入数据在obs下文件组织形式： |--- Alignment |--- 2023-12-21-02-51-43 |--- images |--- cam-0
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
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驶过程中是否达到ACC和AEB的最大减速度。
乘员舒适性（Driving Comfort）检测 乘员舒适性检测关注的是自动驾驶车辆行驶过程中，驾驶员感受到的舒适程度。 舒适程度通常可以利用整个行驶过程中的速度方差来进行客观反映，而变异系数是可以对不同速度区间舒适程度进行比较。 变异系数的公式如下所示。 表示变异系数，表示标准差，表示均值。
通行速率（Efficiency）检测 通行速率用于评价主车在场景中从起点到终点的效率，主车越快到达终点，则通行速率越高。 本设计取通行速率的默认阈值为0m/s，即如果主车平均速度小于等于0，则该指标不通过。 通行速率指标可有效避免主车一直不动，其他评测指标均通过，导致得分却很高的情况发生。
实体设置（Entities） 车辆和控制器（Vehicle and controller） 通过车辆名: vehicle的方式来为车辆命名。通过keep(it.name == 指定车型名称)的方式来指定车辆类型。通过keep(it.initial_bm == 指定controll
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