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场景文件（osc） import standard scenario Straight: # map map: map map.set_map_file("./straight.odr") # parameter Ego_InitSpeed_Ve0: speed
141877174377441 relative_position_z: 0.8449855446815491 } } Tag_record Tag_record格式示例： segments { scenario_id: 100000000 source: "takeover"
场景文件（osc） import standard scenario Split: # map map: map map.set_map_file("./split.odr") # parameter Ego_InitSpeed_Ve0: speed
场景文件（osc） import standard scenario Merge: # map map: map map.set_map_file("./merge.odr") # parameter Ego_InitSpeed_Ve0: speed
场景文件（osc） import standard scenario Junction: # map map: map map.set_map_file("./junction.odr") # parameter Ego_TargetSpeed_Ve0:
件，经md5校验不同后重命名，md5校验相同时不上传数据。 发布版本 单击操作栏中的“发布”，将待发布数据发布为一个正式版本。每个正式版本记录单独的索引文件。 删除数据 单击操作栏中的“更多 > 删除”，删除已添加至待发布区的数据。 日志 单击操作栏中的“更多 > 日志”，界面跳
+--- 000002.bin 推理文件目录结构 +--- 000000.txt +--- 000001.txt +--- 000002.txt 示例标注/推理文件 3D目标检测-KITTI.txt 厢式货车 0.00 0 -1.57 0. 0. 0. 0. 2.61 2.77
“下载标注结果”，可以将标注后的图片下载到本地保存。3D预标注支持的标注类别详见3D预标注类别列表。 目标检测 图3 标注结果 目标分割 图4 标注结果 3D预标注类别列表 表1 3D预标注类别 功能 类别 目标检测 行人 自行车 摩托车 卡车 公交车 小汽车 目标分割 Pedestrian（行人）
000000.txt | +--- 000001.txt | +--- 000002.txt 推理文件目录结构 +--- 000000.txt +--- 000001.txt +--- 000002.txt 示例标注/推理文件 2D目标检测-KITTI.txt Car 0.00
import standard scenario FreeDriving: # map map: map map.set_map_file("./ALKS_Road_Different_Curvatures.xodr") # parameter
下载标注结果后的图片 2D预标注结果生成后，单击标注结果右上角“下载图片”，可以将标注后的图片下载到本地。 2D预标注类别列表 表2 2D预标注类别 功能 类别 目标检测 可行驶区域 车道线 车位线 路沿 地面标识 减速带 消防栓 柱子 地锁 限位块 警示物 骑行者 行人 车辆 其他车辆
物体等。多帧识别可以检测的类别详见多帧识别场景列表。 删除任务 单击操作栏中的“删除”，删除多帧识别任务。识别任务删除后无法恢复，请谨慎操作。 查询任务 在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询目标任务。 多帧识别场景列表 表2 多帧识别类别 类别 场景 描述 时间 TIME
模型数据集支持 模型评测支持多种数据集格式，包括Octopus格式和部分常见开源数据集格式，以下为各类别模型的数据集支持列表和示例。 目标检测2D 目标检测3D 目标追踪2D 目标追踪3D 语义分割2D 语义分割3D 车道线检测 分类 父主题： 模型评测
|--- Metadata.xml |--- first_global_xyz_lla.txt |--- POS |--- cam-0.ptb |--- cam-1.ptb
域内至关重要。ODD（operational design domain，设计运行域）筛选提供按设计运行条件进行场景筛选的功能，ODD筛选类别的建立参考NHTSA（美国国家公路交通安全管理局）发布的《A Framework for Automated Driving System
接收到的消息topic示例请参考如下示例： Vehicle Gnss Ego_tf Object_array_vision Tag_record Control Predicted_objects Planning_trajectory Routing_path Traffic_light_info
接收到的消息topic示例请参考如下示例： Vehicle Gnss Ego_tf Object_array_vision Tag_record Control Predicted_objects Planning_trajectory Routing_path Traffic_light_info
采样方式有几种？ 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，但如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1
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10条信息选择，。
采样方式介绍 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样
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