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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“
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“
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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
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,有助于用户更快速地完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式:单包上传大小小于100G。 转换后数据格式:OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收Rosbag格式数
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,有助于用户更快速地完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式:单包上传大小小于100G。 转换后数据格式:OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收Rosbag格式数
环境变量使用说明 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 文件名 环境变量 数据集任务 数据集待筛选数据目录 OCTPS_DATASET_DIR 数据集筛选结果数据目录 TARGET_RESULT_DIR="/tmp/…/result/data"
传感器标定 标定数据记录车辆本身以及车辆上传感器的配置信息,一个标定项对应一个传感器标定文件。Octopus标定文件需满足标准,平台会对上传的每个标定文件名、格式和类型做检查。 本地编写标定文件 当前支持车架配置以及传感器标定信息配置:车架配置、相机以及激光雷达。 以创建激光雷达
消息topic格式规范 Vehicle 对于车辆自身基本数据录制的消息格式,需遵循一定规范,其中部分字段为必选,其他请根据实际需要自由选取。 表1 vehicle消息格式规范 格式名称 说明 VehicleInfo 车辆信息 消息格式中部分参数为必选,如使用该数据类型,则不可缺少
自定义评测镜像制作 延时评测 仿真器输出的仿真过程数据会按照OSI的GroundTruth格式存储为pb文件,根据创建任务配置时是否选择使用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
消息topic格式规范 Vehicle 对于车辆自身基本数据录制的消息格式,需遵循一定规范,其中部分字段为必选,其他请根据实际需要自由选取。 表1 vehicle消息格式规范 格式名称 说明 VehicleInfo 车辆信息 消息格式中部分参数为必选,如使用该数据类型,则不可缺少
消息topic格式规范 Vehicle 对于车辆自身基本数据录制的消息格式,需遵循一定规范,其中部分字段为必选,其他请根据实际需要自由选取。 表1 vehicle消息格式规范 格式名称 说明 VehicleInfo 车辆信息 消息格式中部分参数为必选,如使用该数据类型,则不可缺少
models.data.collecting.videos 参数 参数类型 描述 name String 视频名字 format String 视频格式 表15 RespMetaInfo 参数 参数类型 描述 current_time String 请求时间,UTC时间格式,时间为UTC标准时间
规控仿真引擎-在线 支持用户通过图形化界面方式运行仿真引擎,支持自动驾驶决策规划控制算法在线图形化开发调试。 感知规控仿真引擎-在线 支持用户通过网页/图形化界面方式运行仿真引擎,支持自动驾驶感知决策规划控制算法在线图形化开发调试,支持高精度渲染引擎集成。 仿真场景编辑器 支持自动驾驶仿真静态路网和动态交通参与物场景编辑。
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”。 图1 新增套件 测试
Octopus开发基本流程? Octopus是一站式自动驾驶开发平台,从数据收集上云,到自动化处理数据,自动或手动标注数据,创建并增量更新数据集,并将数据集用于模型训练,以及基于特定场景的在线仿真,用户都可以在Octopus平台上完成。 图1 Octopus开发流程 采集数据 指
个人数据说明 Octopus自动驾驶服务平台在自动驾驶开发的过程中,在以下场景中需要您同意授权我们收集和使用您的内容数据,其中可能包括个人信息或个人敏感信息,对于这部分数据您有义务根据所适用国家的法律制定必要的用户隐私政策并采取足够的措施以确保用户的个人数据受到充分的保护。 表1
批导数据 原始数据采集完毕之后,需要将原始数据转换成适合Octopus平台的数据格式,以便于更快速地完成数据处理。 创建数据导入任务 在左侧菜单栏中,单击“数据处理 > 数据批导”。 选择“数据导入”页签,单击“导入”。 选择“对象存储导入”页签,填写具体信息。 选择目标数据包所
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。
ALKS样例 根据官方提供的ALKS样例,提供了一些osc2.0的场景(osc文件)及其转化结果(xosc文件)。考虑到仿真器的支持程度,建议在转换时选择osc1.0版本。 FreeDriving 简述:主车Ego按照初始速度匀速行驶,10000s后激活controller,30