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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
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
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
急转向（Steering）检测 侧向加速度过大会对车辆的侧倾稳定性和乘员体验造成不良影响，急转向检测的目的是判断主车在行驶过程中，侧向加速度是否过大。 侧向加速度的阈值设置为2.3 ，具体参考《i-vista评测规程》第5页最后一段。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：accY。 该指标的异常时间点记录类
时，“作用范围”需要选择“区域级项目”，然后在指定区域（如华北-北京1）对应的项目（cn-north-1）中设置相关权限，并且该权限仅对此项目生效；如果在“所有项目”中设置权限，则该权限在所有区域项目中都生效。访问Octopus时，需要先切换至授权区域。 图1 权限授权 IAM在
文本标注模板工具，且可以通过管理后台进行标签和属性的配置；支持自定义标签属性及默认标签属性模板；支持多种标签展示类型；支持字体大小和行间距设置；提升项目功能完整性和标注服务在文本标注场景下的竞争力。当前支持文件类型包括：txt、yaml、csv、xml，文件编码仅支持UTF-8。单个文本不超过100M。
完成在线服务基本信息和模型仓库及配置。 图1 在线服务配置 名称：输入在线服务名称，只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，输入长度不能超过64个字符。 运行时间：设置在线服务运行时间，运行时间到期后，在线服务将自动停止。在线服务的最晚停止时间为模型套餐包的最晚失效时间。模型套餐包的最晚失效时间，可以在“总览”界面，“我的模型”区域查看。
图1 数据递送流程图 新建订单 在左侧菜单栏中，单击“数据合规”。 选择“数据递送”页签，单击“新建订单”。 图2 新建订单 数据盘个数：设置数据盘个数，输入值必须在1到12之间。 备注：简要描述订单信息。 勾选“我已阅读并同意《八爪鱼自动驾驶云服务声明》”。 单击“确定”，即可新建一个数据合规订单。
assign_init_position支持设置绝对位置和相对位置，设置相对位置时使用修饰器（position）和修饰器（lane）来给出相对值。 当初始位置需要车辆转换朝向时，通过设置pose_3d的orientation来设定朝向，以与所在车道朝向一致，例如车辆所在车道和road0呈90°夹角时，设置orientation的yaw为1
合部署，基于高性能网络模型提供全方位、多场景、安全稳定的容器运行环境，平台可以将集群统一纳管，更方便查看节点资源使用量和修改节点用途，以及设置资源规格。其中，cce-user-job集群需强制纳管以适配资源规格。如果用户直接通过后台操作k8s集群及节点造成环境错乱，则需承担责任。
取R为2m）范围内时， 则判定主车到达了终点。 在没有设置终点时， proto协议会把目标点默认初始化(0,0,0)， 因此本设计认为当终点为(0,0,0)时， 是没有终点的情况， 故不允许场景设计者在设计场景终点时将终点设置为(0,0,0)。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
鼠标移动至道路时，道路会变红。遇到信号灯，车辆会按照红绿灯指示行驶。 2 交通参与物状态 可根据需要选择显示参与物状态。当前支持的参与物有参考线、车道、车道线、中心车道、交通信号、Trigger。 默认勾选Trigger，当出现时，单击图标，地图中会出现trigger的详细信息。
Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3 算法配置 评测项配置 用户可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”，设置评测标准。 内置评测配置：请选择“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置。 自定义评测镜像：请选择在“评测管理”服务中创建成功的自定义评测镜像。创建评测镜像请参考创建评测镜像。
Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3 算法配置 评测项配置 用户可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”，设置评测标准。 内置评测配置：请选择“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置。 自定义评测镜像：请选择在“评测管理”服务中创建成功的自定义评测镜像。创建评测镜像请参考创建评测镜像。
全性。 并行仿真 实车测试成本高，危险系数高，提供并行仿真能力，能够利用云端资源快速回归仿真场景，提供上千个并行仿真节点，完成日行百万公里虚拟里程。 合规性 脱敏算子对数据包进行脱敏处理（包括人脸、车牌、gnss高程），保证用户数据上传的合规性，避免个人隐私泄露，保护用户的数据信息和财产安全。
Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3 算法配置 评测项配置 用户可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”，设置评测标准。 内置评测配置：请选择“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置。 自定义评测镜像：请选择在“评测管理”服务中创建成功的自定义评测镜像。创建评测镜像请参考创建评测镜像。
全性。 并行仿真 实车测试成本高，危险系数高，提供并行仿真能力，能够利用云端资源快速回归仿真场景，提供上千个并行仿真节点，完成日行百万公里虚拟里程。 合规性 脱敏算子对数据包进行脱敏处理（包括人脸、车牌、gnss高程），保证用户数据上传的合规性，避免个人隐私泄露，保护用户的数据信息和财产安全。
向Octopus平台导入原始数据包。 批导数据 数据处理 数据导入后，根据不同用途，选择不同算子，对数据包进行数据处理。 处理数据 标注数据 设置团队 Octopus标注服务提供团队管理，为不同团队分配不同项目。未分配到标注项目的团队不能查看该标注项目信息，保证标注任务的私密性及安全性。
间通过其他物体的状态变化作为触发条件，进而改变自身的状态。 通过OpenX场景可对算法与环境的动态交互能力进行测试，场景库的目的则是将一批有相同测试目的的场景进行汇总，如想测试Acc算法的应对切入功能，可将多个应对切入的测试场景归到一个场景库，进而在创建仿真任务时可直接选择该场景库进行仿真。
重复步骤4、5、6的操作，继续向后设置关键帧进行插值计算。 单击左侧工具栏“追踪 > 插值标注”， 关闭插值模式。 同一个追踪对象，需在最右侧关键帧向由右设置新关键帧，或在最左侧关键帧向左设置新关键帧。 当前追踪对象插值结果计算未结束，不可设置其他追踪对象的关键帧。 前后关键帧跨度不可超过20。
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