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parallel：同步执行下方代码块内的动作action。 serial：依次执行下方代码块内的动作act。 例如下方样例中，do parallel:下的assign_init_speed，assign_init_position和wait elapsed(10s) 是同步执行的。而serial:下的lead_vehicle
标定文件上传失败的原因？ 检查标定类型 标定文件必须上传到对应类型标定项，如激光雷达标定文件，只能上传到激光雷达标定项，平台会对文件标定类型和关键参数进行校验。 检查是否重名 标定文件可以重名，但上传到平台的标定项名称不可重名。 检查文件内容 平台会对每种类型标定文件中的关键参数进行检查，确保类型匹配、标定文件内容完整。
蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是
示例镜像制作 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 启动命令： bash /home/Octopus/run.sh 镜像构建： docker build -f Dockerfile
与datahub对接的算法镜像制作 如图所示，算法与仿真平台datahub通过grpc连接，通过接收osi数据作为输入，并将算法内部信号输出到datahub。 仿真平台可以生成仿真的osi和算法pb，用于3d回放展示和算法的白盒化评测。 具体grpc连接datahub的代码可以参考八爪鱼提供的demo样例。
步骤五：创建仿真任务 任务配置 仿真任务配置主要由仿真算法、评测项配置和场景三部分组成。仿真算法提供自动驾驶控制算法；评测配置提供评测依据；场景作为自动驾驶模拟场景，测试仿真算法的控制效果。 创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置，评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下：
RE”的标识文件，用于通知系统作业已失败。 运行完成并上传的挖掘结果可以在“数据场景”模块进行检索、查看。选中一个场景片段后可以通过“回放”按键跳转到数据包的对应时间点进行回放，长度在10秒到99秒之间的场景片段可以生成仿真场景。选中片段后的预览样本图根据挖掘片段所对应的传感器类型选择相应的传感器样本来进行展示。
获取数据仓库的数据列表 功能介绍 获取数据仓库的数据列表 URI POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
同一个任务配置运行多次仿真任务都可以改变什么？ 基于同一个任务配置运行多次仿真任务，可以更改“算法版本”，见下图。 不支持修改任务配置和场景库、测试套件的关联关系，但是可以继续往场景库以及套件中增删场景或用例。新运行的任务，则会读取当下场景库或用例中的场景数据。如果清空里面的有效场景或用例，会导致任务运行失败。
表示该类指标的异常时间点是布尔形式的，从仿真开始到当前时刻的状态要么是完全通过，要么全过程都是异常的，统计类型的指标需要以这种形式表示。 POINT_TYPE_NORMAL 该类型与其他类型相反，如果该类型的点存在，则表示对应的子类指标是通过的，Octopus用该类型保存主车到达终点的时间值。 表8
否，请执行步骤3。 如能访问OBS，单击右上方登录的用户，在下拉列表中选择“我的凭证”。请根据“如何管理访问密钥”操作指导，确认当前AK/SK是否是当前账号创建的AK/SK。 是，请联系提交工单处理。 否，请根据“如何管理访问密钥”操作指导更换为当前账号的AK/SK。 请确认当前账号是否欠费。
蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数，来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果，并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示，同样对于µ=0，δ=1的正态分布，可以利用更少的采样点得到相同的分布，并且不会产生明显的聚集现象，边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样 联合概率分布采样
仿真任务 任务配置 创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置，评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 并行仿真”。 选择“任务配置”页签，单击“新建任务配置”，参考下表配置仿真任务基本信息。 图1 创建任务配置 表1 仿真任务配置基础信息说明
单击指定“算法名称”，可以查看算法的基本信息、算法详情、任务配置以及镜像版本。 图1 算法详情 任务配置 当创建任务配置时，如果关联了算法配置，则在算法详情页，会展示此算法关联的批量仿真的任务配置信息，在此模块还可进行以下操作。 图2 任务配置 表1 任务配置相关操作 任务 操作步骤 搜索任务配置 筛选“
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。
仿真服务可以提供基于云资源的大规模并行仿真。仿真过程中，涉及资源配置与调度。合理配置任务的资源占用，可以尽可能地提高资源利用率，进而提高仿真测试并行度，增加算法测试的里程数。 获取并配置算法实际资源占用 创建仿真算法时，需要填写算法镜像占用的CPU以及内存。这个将影响批量仿真子任务的资源调度，在
udnn库，需替换为用户的编译环境。 对于Dockerfile的统一构建方式如下： docker build –f [DockerfileName] –t [ImageName:ImageVersion] . 镜像运行时，会向运行环境注入部分默认文件配置: 表1 环境变量说明 任务名称
参数，这些参数都有一定的取值范围，根据这些参数可以派生出任意数量的具体场景。 逻辑场景库是不同逻辑场景的数据集合，以树状结构的形式表现出来，便于对逻辑场景进行统一的、有效的组织、管理和应用，比如当用户想系统管理和方便查看超车的逻辑场景，可以将所有超车相关的逻辑场景加入一个场景库中。
数据回放页面可自动播放车辆渲染后的点云图像以及与之同步的视频轨迹，用户选用不同形式进行数据回放，方便排查和定位路测数据存在的问题。 前提要求 3D回放对回放机器配置有以下要求： 回放机器需要GPU硬件。硬件加速的方式：在chrome设置-高级中打开硬件加速 。 机器的参考配置（最低配置）：8核cpu
├─时间戳2.jpg #时间戳2对应的已标注图片 ├─时间戳2.json #时间戳2内该标注图片的所有标注信息 标注数据.json文件说明 数据集中必含“.json”文件，用于集合该时间戳已标注图片的所有标注数据信息，包括该图片所在的项目id、数据包id、图片上所有标注框信息等。上传数据集前请保证“
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