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在特定条件下仿真算法控制质量。 仿真服务场景管理分为三大类型： 场景和场景库。 逻辑场景和逻辑场景库。 测试用例和测试套件。 场景和场景库 其中片段式场景仿真是自动驾驶系统测试的重要手段，当前业内对于片段式场景普遍遵循ASAM主导的OpenX系列标准。OpenSCENARIO对动
Octopus平台处理完原始采集数据后，平台支持内置和自定义场景挖掘算法，可自动提取对应场景行为的片段，展示在数据场景模块中。用户可将其生成单个仿真场景片段，为后续仿真开发做准备。 数据场景依赖以下三个topic：ego_tf(主车定位)、 object_array_vision(
#选填 路线驾驶意图, auto代表自动驾驶, manual代表人工驾驶采集 tags: ['主车直行','主车倒车'] #选填 标签，标签个数不超过50个 例：沙尘天，正向设计，驾驶模式 description:
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us的评分取值为[0, 100]。 avg_speed 单个场景下自动驾驶算法控制下主车的平均车速，单位m/s。 distance 单个场景下自动驾驶算法控制下主车的行驶里程，单位m。 vis 主车关键状态量的（如速度、加速度）的时间序列数据，用于前端进行可视化曲线展示。 metrics
任务配置 任务配置主要由仿真算法、评测项配置和场景三部分组成。仿真算法提供自动驾驶控制算法。评测配置提供评测依据。场景作为自动驾驶模拟场景，测试仿真算法的控制效果。 创建任务配置 创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置，评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下：
自动推荐标签的依据为：OpenSCENARIO元素到OpenLABEL标签体系元素的映射，主要为OpenSCENARIO的Environment和Entity字段到OpenLABEL的Weather和RoadUser标签树的映射。 图3 选择标签 Json文件导入：单击“选择json文件”，可选择本地的json文件，直接导入标签。
参数 说明 仿真器 选择在线仿真器，当前支持仿真器B、仿真器C（支持的仿真器列表取自基础包选择的仿真器类型和扩展包选择的仿真器类型的并集）。 仿真器来源 可选择“内置仿真器”和“仿真器镜像”。 仿真器配置文件 单击“编辑”，展开仿真器配置文件编辑窗，支持自定义仿真器配置文件。 仿真器镜像
步骤五：创建仿真任务 任务配置 仿真任务配置主要由仿真算法、评测项配置和场景三部分组成。仿真算法提供自动驾驶控制算法；评测配置提供评测依据；场景作为自动驾驶模拟场景，测试仿真算法的控制效果。 创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置，评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下：
置场景片段）。 生成仿真场景 生成仿真场景必须同时依赖以下两个topic：ego_tf(主车定位)、object_array_vision(目标感知)。根据生成路径不同可分为仿真场景库场景和通用存储场景。 仿真场景库场景 在左侧菜单栏中单击“数据资产 > 数据场景”。 单击数据包ID前的“”，可展开数据包下场景片段。
户需保证镜像内已创建ma-user用户，且训练过程中使用到的python环境或其他依赖对ma-user具有权限，以下分别从“从0到1构建”和“从已有镜像”迁移两种方式说明。 从0到1构建训练镜像 用户可以docker run -it {image-id-or-name} bash
标注管理：提供项目外的可视化的标注物管理，支持自定义创建多种标注物的形状和颜色，可用于预标注和人工标注指定物体，或自定义算法模型中关联特定标注物。 模板管理：提供预标注模板和人工标注模板，用户可根据需求选择。 脚本管理：用户可以根据自身业务的需要创建标注脚本，推送和拉取对应引擎的镜像，用于标注任务。 用户管理
</Storyboard > </OpenSCENARIO> FollowLeadVehicleEmergencyBrake 简述：主车Ego和正前方33.33m的头车lead_vehicle按照相同的初始速度匀速行驶，前车突然刹车，10000s后激活Ego的controlle
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