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购买扩展资源包 为了提升服务的计算能力、存储能力、业务拓展能力、行业竞争力等，Octopus还为用户提供了个性化的扩展资源包供用户选择。购买扩展资源包之前，可以先查看我的资源配额和查看资源节点配额。 表1 云服务扩展资源包列表 名称 资源名称 描述 仿真服务扩容包 规控仿真引擎-在线
Enum Lists side_left_right 用于修饰器lane。 side_left_right list ENUM_SIDE_LEFT_RIGHT = ("left", "right") left：在车道的左侧 right：在车道的右侧 distance_direction
实体设置（Entities） 车辆和控制器（Vehicle and controller） 通过车辆名: vehicle的方式来为车辆命名。通过keep(it.name == 指定车型名称)的方式来指定车辆类型。通过keep(it.initial_bm == 指定controll
场景剧本（StoryBoard） 执行顺序（Execution sequence） OSC2.0场景剧本StoryBoard通过执行顺序Execution Sequence和触发器Trigger来支持用户设计各种场景。StoryBoard中有parallel和serial两种执行
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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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
SLAM构图简介 本任务旨在为4D-BEV数据自动化预标注提供点云地图，进而辅助车企构建自动驾驶车端BEV算法训练提供数据真值生成能力。 本任务将依赖融合定位、运动畸变校正、闭环检测和点云融合等能力构建，对多源传感器数据进行SLAM位姿解算，并在八爪鱼平台上展示激光点云融合结果。
仿真任务 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： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 并行仿真”。 选择“任务配置”页签，单击“新建任务配置”，参考下表配置仿真任务基本信息。 图1 创建任务配置 表1
泛化场景 创建泛化任务 当逻辑场景状态为“解析失败”和“正在解析”时，无法创建泛化任务。 上传动态和静态场景文件的说明请查看Open SCENARIO2.0场景说明。 当逻辑场景文件版本为OpenSCENARIO2.0.0时，创建的泛化任务支持仿真器B。 在左侧菜单栏中单击“仿真服务
查看源数据包 原始数据包含车辆采集的各类传感器数据信息，数据导入任务创建完毕后，平台对数据包进行扫描，此模块展示导入成功的数据包。 数据包列表 在左侧菜单栏中，选择“数据资产 > 源数据包”。 在“数据包”页签，默认显示数据包列表。 单击列表右上角，可切换至图片视图。 表1 图表视图相关操作
如何获取访问密钥AK/SK？ 使用IAM账号登录华为云。 在页面左上方单击“控制台”，进入华为云管理控制台。 在控制台右上角的账户名下方，单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。 在“我的凭证”页面，选择“访问密钥 > 新增访问密钥”。 填写该密钥的描述说明，单击“确定”。根据提示单击“立即下载”，下载密钥。
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
payload ResourceSpecs object 实际返回的资源规格信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表5 ResourceSpecs 参数 参数类型 描述 list Array of ResourceSpecsVo objects 资源规格列表
创建SLAM构图任务 创建SLAM构图任务 完成OBS授权委托，具体操作步骤请参考授权操作步骤。 在服务控制台“总览 > 我的模型”区域，开通“SLAM构图”服务。 在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务 > SLAM构图”。 单击“创建”，填写名称，输入路径，输出路径和描述信息。 输
2D3D融合预标注 自动驾驶传感器中，各个模态有各自的优势和劣势。比如相机模态对visual appearance的感知更为准确，激光雷达模态对距离感知更为有效。然后当LiDAR扫描线数过低时，经常无法甄别物体的类型，但是此时如果能结合LiDAR扫描和2D图像检测，则可以由3D扫
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：
Routing_path Traffic_light_info Vehicle vehicle_info { stamp_secs: 1604996332 stamp_nsecs: 847945211 autonomy_status: 0 gear_value: 4 vehicle_speed:
Routing_path Traffic_light_info Vehicle vehicle_info { stamp_secs: 1604996332 stamp_nsecs: 847945211 autonomy_status: 0 gear_value: 4 vehicle_speed:
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