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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，但目前仿真器B尚不支持寻路动作acquire_position），从车side_vehicle在匝道行驶，初始速度为SideVehicle_InitSpeed_Ve0
如果提交的任务，被下一步流程操作员退回时，则此任务不计入累计提交任务数。 累计重标注任务数：标注员重标注的任务次数。如果某任务返修多次，则累计重标注任务数叠加，累计提交任务数不变（只有标注员统计重标注任务）。 累计工作时长：标注员累计标注总时长、初审员累计初审总时长、终审员累计终审总时长，包含各自返修时长。 返修后
匝道上的目标点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，但目前仿真器B尚不支持寻路动作acquire_position）。控制器有时会根据lead_vehicle的位置更改主车Ego的速度。 使用x
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，但如下图所示，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
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Target_position的寻路算法，但目前仿真器B尚不支持寻路动作acquire_position），控制器有时会根据lead_vehicle的位置更改主车Ego的速度。 地图文件（odr）
）， 发生碰撞的风险太大， 这样也是不合理的。 车头时距和碰撞时间两者都是描述碰撞风险大小的。 车头时距适合判断主车和引导车速度都很高， 但相对速度比较小的情况。 碰撞时间适合主车和引导车相对速度比较大的情况。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。 该指标的异常时间点记录
表1 规范管理相关操作 任务 操作步骤 预览规范 单击操作栏中的“预览”，即可在线预览规范。 删除规范 单击操作栏中的“删除”，即可删除规范。但正在被使用的规范不可删除。 查询规范 在搜索框内输入规范的名称，可进行模糊查找。 父主题： 批次任务
是否转向响应检测 其中是否碰撞检测判断该种碰撞是否发生，在碰撞发生的基础上，进一步地判断主车是否有提前响应的动作。 当主车有提前减速或者转向避让，但只是没能及时刹住，本设计认为这种情况比完全没有采取任何措施避免碰撞的表现要好。 是否响应的判断是基于碰撞发生时，主车是否制动减速或者转向，发
/root/requirements.txt # 设置环境变量【可选】 ENV PYTHONUNBUFFERED 1 编译镜像类似上述训练、评测镜像制作方式，但一般不包含cuda/cudnn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]
/root/requirements.txt # 设置环境变量【可选】 ENV PYTHONUNBUFFERED 1 编译镜像类似上述训练、评测镜像制作方式，但一般不包含cuda/cudnn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]
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，但目前仿真器B尚不支持寻路动作acquire_position）。另一路段上有一辆车vehicle1，也以LeadVehicle_Target
in os.getenv('lidar_topic', '/pandar').split(',') ] # 点云数据的topic列表 # 注册自定义消息类型 Video_encoded_data_text = Path('msgs/Video_encoded_data.msg')
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