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没有采取任何措施避免碰撞的表现要好。 是否响应的判断是基于碰撞发生时，主车是否制动减速或者转向，发生了制动减速的标准是减速度大于，发生了转向的标准是横摆角速度大于，则主车进行了避免碰撞的响应措施。 另外，对于车的车碰撞，本设计根据碰撞方位进行了细分。 当主车和发生碰撞的副车的夹角
以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 位置数据（gnss） gnss_raw .pb 通过卫星导航系统，定位车辆位置。 毫米波雷达（radar） RADAR_FRONT .pcd 工作在毫米波段探测的雷达，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 车辆数据
以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 位置数据（gnss） gnss_raw .pb 通过卫星导航系统，定位车辆位置。 毫米波雷达（radar） RADAR_FRONT .pcd 工作在毫米波段探测的雷达，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 车辆数据
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 Octopus内置了一批大类评测指标，并且每个大类评测指标下会多个子类指标。
录制车辆路况图像数据。 激光雷达（lidar） lidar_roof_0 .pcd 以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 位置数据（gnss） gnss_raw .pb 通过卫星导航系统，定位车辆位置。 毫米波雷达（radar）
算法管理：用户可上传容器镜像，配置运行命令。 评测管理：支持内置评测配置和自定义评测镜像，对仿真任务中的算法展开评测。 场景管理：创建仿真场景，仿真场景库、测试套件、测试用例和逻辑泛化场景用于仿真开发。 任务管理：选择仿真算法和仿真场景创建仿真任务，从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等角度衡量仿真算法控制
max_speed: #m/s最大速度 max_reversing_speed: #m/s最大倒车速度 max_deceleration: #最大减速度 max_acceleration: #最大加速度 rpm_idle:
新增文件夹：选中文件夹并单击，用户将新建一个该文件夹的子文件夹。选中工程文件并单击，将会新建一个新的文件夹，与用户已有的文件夹同级。 新增文件：单击，或鼠标放置在文件夹目录上，单击“新增文件”。 修改文件：单击，用户可对文件名称进行修改。 删除文件：单击，用户可删除文件。 文件（夹）名称不能为
Server）是一种可随时自动获取、计算能力可弹性伸缩的云服务器。 产品介绍 什么是ECS 创建容器应用基本流程 如果title超长，将自动截断并显示省略号，若需鼠标经过时冒泡，请在样式中增加 js-title 如果title超长，将自动截断（文字超长时，列表项样式改为：listitem_qFLwPs2_100）
单击模型生成的2D图像生成作业名称，即可查看模型生成的2D图像详情页。 图5 2D图像详情 显示位置框：可选择是否显示位置框。 下载图片：鼠标悬停图片，可选择单张下载图片至本地。 删除图片：可选择单张或批量删除图片。 清理失效图片：如果有失效的图片，可选择单击右上角“清理失效图片”，清理失效图片。
偏移距离大于某一阈值时（本设计取0.3m，该阈值可以用户自定义），则偏移车道中心线距离检测不通过。 偏移车道中心线横摆角检测是指主车行驶时速度方向与车道中心线的夹角，当该夹角大于某一阈值时（本设计取0.05rad，该阈值可以用户自定义），则偏移车道中心线横摆角检测不通过。 车道保
所快速开发自动驾驶产品。 “一站式”是指自动驾驶产品开发的各个环节，包含数据资产、数据合规、数据处理、数据标注、增量数据集、模型训练、仿真测试等操作都可以在Octopus上完成，支持用户从数据到应用的全流程开发；从技术上看，Octopus底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需
驾驶方向 主车直行 主车倒车 主车左转 主车右转 主车U型掉头 主车换道行驶 加速度 主车加速 主车减速 主车急加速 主车急减速 主车均速 驾驶行为 主车跟车 主车超车 主车连续转弯 主车紧急制动 速度 主车低速 主车中速 主车高速 他车行为 前车行为 前车切入 前车切出 前车静止
支持模型管理与评测，提高模型的准确性，持续提升自动驾驶安全系数。 仿真服务 以测试为核心。 提供车辆动力学仿真、自动驾驶算法仿真、传感器仿真、交通流仿真等功能，实现对自动驾驶算法的大规模仿真测试，持续提升自动驾驶算法的安全性。 在数据服务和训练服务的基础上，提供在线仿真管理、
到达终点（Reach Destination）检测 到达终点检测的目的是判定主车是否到达场景文件中指定的全局路径规划的终点。 当主车的车辆坐标系原点进入终点为半径R（本设计取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
用于施工的车辆，如挖掘机、推土机。 摩托车Motorcycle 汽油或电力驱动的两轮车辆，包括所有摩托车、小型摩托车，踏板车，轻型三轮车。 自行车Bicycle 以较低速度在路面、人行道或自行车道上行驶的人力驱动的两轮车辆。 行人Pedestrian 道路上自由行动的所有人员。 交通灯Traffic Lights
E_ALL、POINT_TYPE_NORMAL，详情请参考内置评测指标说明。 左侧显示子指标是否成功，右侧蓝色时间轴显示指标异常的时间段，鼠标悬停异常时间轴上，单击“进入回放”，可选择进入回放查看。 图4 异常分布图 单击“信号查看器”，页面跳转至信号查看器页面，可查看关联数据，一个框图只支持显示10条信号。
地符合平台规范的数据集导入平台，以及将平台上的数据集导出到自有OBS桶中。 数据缓存：提供专用高速文件存储功能，加速训练和评测读取数据集的速度。 模型管理：负责对模型仓库和模型版本进行各种操作，模型仓库可包含多个模型版本，支持上传符合平台规范的模型用于标注或训练任务。 通用存储：支持创建通用存储，用于数据存储。
在，因此需要一套评价体系，来评估模型的泛化能力。 在线仿真 仿真即通过软件模拟车辆行驶的路况和场景，不需要真实的环境和硬件，极大节省训练和测试的成本和时间。Octopus仿真服务预置了智能驾驶、主动安全、危险场景等六大场景实例，覆盖大部分驾驶路况，用户可直接在线使用，持续迭代提升自动驾驶安全性。
八爪鱼自动驾驶平台的多机分布式训练功能可以帮助用户加快模型训练速度，提高训练效率，并支持更大规模的深度学习任务。通过多机分布式训练，用户可以将训练任务分配到多台计算机或服务器上并行进行，充分利用硬件资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种深度学习框架，如TensorFlo
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