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智能性评测指标 换道（Lane Change）检测 换道检测的目的是判断主车在换道过程中的换道持续时间以及换道时的侧向加速度是否合理。 换道是指当主车所在的road id保持不变， 在某一时刻，其lane id发生变化， 在该时刻的前后一段时间内主车处于换道过程。 对于判定换道时的侧向加速度是否合理，
选择使用datahub，该仿真pb有两种格式： 使用datahub时，该仿真pb的每帧数据是GroundTruth结构，然后按照OSI标准推荐的存储格式，先按小端顺序存储4个字节，该4个字节表示下一帧GroundTruth总的字节数，然后继续4个字节，更下一帧GroundTruth的字节数，以此类推。
数据回放 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
触发器与触发条件（Trigger and condition） 用户可以使用wait+触发条件的方式来设置动作的触发条件condition，可以使用的触发条件有：触发条件（elapsed） 、触发条件（object_distance）、触发条件（point_distance） 、
3D回放 当场景已运行成功且创建任务时选择录制所有场景时，仿真任务支持回放场景。用户可选用3D回放进行回放，回放页面可自动播放车辆的行动场景。 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（低配）：8核cpu
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
径为“/tmp/label/source/model/customer_inference.py”。 自定义库 允许用户使用自定义库，但不推荐使用需要编译的库，以避免与内置库文件冲突。示例中使用Python语言中的package作为自定义库。 自定义脚本 允许自定义除启动文件以外的自定义脚本文件，可根据实际所需编写。
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
为“/tmp/label/source/model/customer_inspection.py”。 自定义库 允许用户使用自定义库，但不推荐使用需要编译的库，以避免与内置库文件冲突。示例中使用Python语言中的package作为自定义库。 自定义脚本 允许自定义除启动文件以外的自定义脚本文件，可根据实际所需编写。
split 简述：地图场景为匝道分流。lead_vehicle和主车Ego在主道的同一车道上分别以35kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶，Ego设定了目标在匝道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去
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
数据缓存 用户购买自动驾驶数据管理缓存扩容包后，可使用数据缓存功能提供专用高速文件存储，加速训练和评测读取数据集的速度。需确保待缓存的数据集中的所有数据均已发布成功。 确认待缓存数据集中是否存在未发布的数据。 在数据集列表（数据资产 > 数据集）中，单击数据集名称，查看“数据详情
在线仿真配置 使用在线仿真器，需要用户进行一些单独配置。 关闭锁屏。 图1 关闭锁屏 调整屏幕分辨率。 图2 调整屏幕分辨率 修改默认浏览器（改成chrome或firefox，使用KDE自带的Konqueror目前有兼容问题）。 图3 修改默认浏览器 父主题： 在线仿真
内置场景挖掘规则 内置场景挖掘算法都是基于规则进行片段挖掘。平台支持的内置场景挖掘规则如下： 道路---道路环境---高速 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
数据资产简介 在自动驾驶产品的开发过程中，海量的数据存储和管理是当前自动驾驶平台面临的业务挑战之一。 Octopus平台的数据服务模块提供了海量数据采集、存储以及数据并行处理等功能，供后续服务进行统一使用。数据服务开发流程如下： 图1 数据服务开发流程 地图管理：支持上传高精地图数据，可用于数据回放、仿真场景等功能。
约束与限制 您能创建的云服务器的数量与配额有关系，具体请参见服务配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读
功能介绍 自动驾驶行业的关键开发工具对自动驾驶汽车开发和量产有着重要的推动作用。然而，自动驾驶面临许多问题，如海量的数据存储、模型迭代资源耗费、人工标注高成本、孤岛工具链等，开环验证和闭环仿真都很难快速迭代起来。为解决这个问题，Octopus自动驾驶云服务覆盖自动驾驶数据、模型、
场景库管理 仿真场景库模块提供场景库管理功能，支持对场景库的增删改查功能。自建场景库将场景格式相同的多个仿真场景集合，便于用户进行开发。 创建场景库 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“场景库”页签，单击“场景库分类”后的“新增一级分类”，输入场景库分类名称，用户将新建一个场景库分类。
测试套件管理 测试套件模块提供测试套件管理功能，支持对测试套件的增删改查功能。自建测试套件将场景格式相同的测试用例，便于用户进行开发。 创建测试套件 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“测试套件”页签，单击“测试套件列表”后的“新增套件”。 测试套件名称：包含中
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