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Enum Lists road_aids_type junction_type 父主题: 附录
junction路口 用途:创建junction城区路口的静态场景(地图) 参数:参数如下表 Parameter Type Mandatory Description lane_num int yes 单方向车道数量。 bikeway bool yes 是否有自行车道。 sidewalk
straight城区直行 用途:创建straight城区直行的静态场景(地图) 参数:参数如下表 表1 straight城区直行参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度。 left_lane_num
split匝道分流 用途:创建split高速匝道合流的静态场景(地图) 参数:参数如下表 表1 split参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度 left_lane_num int yes
one_way_junction单行线路口 单行线路口是指该路口的所有road均为单行线,比如一个普通的十字路口由8条road组成. 用途:创建junction城区路口的静态场景(地图) 参数:参数如下表. Parameter Type Mandatory Description
road_aids_type 匝道类型,用于静态场景的split场景和merge场景。 road_aids_type list ENUM_ROAD_AIDS_TYPE = ("DType-1", "DType-2", "PType") DType-1(直接式1): DType-1(
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,仿真开始后激活
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去往
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Target_position
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,但目前仿真器
点云跟踪标注任务 绘制对象 单击点云标注任务,单击任意一帧,进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏“AI标注”(快捷键b)。 图1 选择标注工具 选择标注类别。 标注下拉列表页选择一标注名,进入标注状态。 图2 选择标注类别 框选标注物。 图3 框选标注物 调整三视图。 依据标注规范要求
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 主车行驶区域
点云标注任务 点云标注任务是指根据标注规范对点云图像中出现的车、人等标注物进行标注。点云距离单位默认为米。 图1 点云标注任务 绘制对象 单击点云标注任务,单击任意一帧,进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏“智能缩框标注”(快捷键b)。 图2 选择标注工具 选择标注类别。
路网设置(Road Network) 路网设置的相关文件都需要在交互页面上传,如果语句设置文件与上传文件有出入,以上传文件为准。 地图文件(Logic file) 地图文件(xodr文件)使用set_map_file语句指定。 具体场景使用xodr文件,逻辑场景使用odr文件。 例
信号查看器 评测任务运行过程中,将一些衡量自动驾驶质量的关键指标,如速度、加速度等数据在仿真场景中变化量绘制成图表,便于用户直观考量规控算法的控制质量。用户也可将业务所需关注的数据集合成新的图表,对比查看。 查看器一次只支持载入5个任务场景,页面最多支持5个框图展示,一个框图最多支持
示例代码 作业输入输出规范示例代码如下图所示: 父主题: 数据提取作业(数据集)
2D预标注 2D预标注当前支持目标检测、车道线检测和语义分割(混合)多种预标注功能。其中,目标检测主要用于鱼眼图片的预标注;语义分割(混合)不仅支持鱼眼图片,还支持普通图片的预标注;车道线检测能够快速标注车道线的位置和类别。 2D预标注默认使用服务内置的初始模型部署的在线服务,您也可以通过修改
2D3D关联标注任务 2D3D关联任务是指根据标注规范将待标注点云图像和图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注,然后自行关联。 图1 2D3D关联标注任务 绘制对象 单击2D3D关联任务,单击任意一帧,进入人工标注。 左侧工具栏“2D3D互转开关”,开启状态下,平台依据新建的
审核操作指导 审核是检验标注任务质量的一个手段,审核的方式是从标注任务中抽取一定比例的图片,通过被抽取的图片标注准确率判断该标注任务整体准确率,该标注任务是否通过审核。 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签,单击项目名称。 选择“批次任务列表”,单击批次任务前的
示例代码 作业输入输出规范示例代码如下图所示: 代码文件命名为ros_hard_mining.py。 父主题: 场景挖掘作业(数据标记)