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DType-1（直接式1）： DType-1（直接式1）是指匝道合入（分流）时直接汇入（离开）主路，并且匝道部分逐渐收缩（扩展）直到合入（离开）主路，如下图所示： DType-2（直接式2）： DType-2（直接式2）是指匝道合入（分流）时直接汇入（离开）主路，主路的车道数也随之发生变
该字段用于保存每个大类和子类评测指标的通过/未通过/无效的结果状态。 其中无效状态表示该指标在特定场景下是没意义的，如在没有交通灯的场景下，主车在交通灯前的行为检测是没有意义的。 source 是一个Source枚举类型，表示该评测算法的结果来源类型。 source共有6种类型，具体参考source。
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自动驾驶训练云服务-基础版 支持算法管理、模型管理、自动驾驶相关的模型评测、badcase、可视化报告等。 自动驾驶合规云服务-基础版 提供合规监管服务。合规室管理，数据流监管、账号管理、权限管理、日志审计服务。 购买服务 登录Octopus服务平台，在左侧菜单栏中单击“总览”。
创建通用存储 自定义属性 数据合规 数据合规服务是自动驾驶云服务为用户提供合规监管服务，包含合规室管理、数据流监管、账号管理、权限管理、日志审计服务能力。支持对上传合规服务的数据包进行脱敏处理，提供合规脱敏能力，支持将数据包中人脸、车牌、点云脱敏。支持用户使用合规服务创建脱敏算子、下发脱敏任务。
按照单次生成订单费用结算。 适用计费项 基础版、扩容资源 模型 模型 适用功能模块 数据服务、标注服务、训练服务、仿真服务、合规服务 智驾模型服务 智驾模型服务、合规服务 适用场景 适用于可预估资源使用周期的场景。推荐长期使用者购买。 适用于可预估资源使用周期的场景，价格比按需计费模式更优惠。
购买开通Octopus服务 开通Octopus服务概述 购买服务 购买扩展资源包 续费和退订 开通合规脱敏服务 开通智驾模型微调服务 开通我的模型和购买套餐包 父主题： 准备工作
种周期进行结算，具体扣费规则可以参考按需产品周期结算说明。 按需计费资源的扣费时间可能会滞后于结算周期，例如：按小时结算上报账单的自动驾驶合规服务，8:00~9:00期间产生的费用，通常会在9:45左右才进行扣费。在“费用中心 > 账单管理 > 流水和明细账单 > 流水账单”中，“消费时间”即按需产品的实际使用时间。
评分方案介绍 Octopus评测指标共有30多项大类指标，当规控算法未通过某些评测指标后，评测分数应能反映算法的性能表现。 本设计根据指标的重要程度将其分为三大类： 主要指标（以下简称A类）。 次要指标（以下简称B类）。 未定义重要度指标（以下简称C类）。 本设计提供如下三种内置的评分方案：
云上以类似操作远程桌面方式操作图形化界面的仿真软件的在线仿真服务，基于OpenSCENARIO等标准格式的仿真场景管理。泛化大量仿真场景，规控算法工程管理，多场景并行高速运行的批量仿真服务。用户可通过仿真服务完成在线仿真、仿真场景，创建仿真评测任务等。仿真服务开发流程如下。 图1
作业总览 在作业总览中平台支持创建数据标记，数据图表、数据回放、数据集等作业，数据包选择相对应的算子就可以触发相对应的作业。 数据回放类型的算子作业不需要选择输出仓库。 状态是待脱敏或者脱敏中的数据包不能运行数据回放类型的作业。 数据包类型必须是Rosbag类型。 当选择数据集算
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、算法管理、评测管理、场景管理、任务管理等应用工具，确保自动驾驶规模合规、安全、可度量，版本快速集成。 智驾模型服务 以盘古大模型为核心。 自动驾驶场景理解代替人工打标签分类，万段视频片段分钟级处理完成。 自动驾驶预标注，代替人工标注，支持2D/2
理、标注服务、训练服务、仿真服务、智驾模型服务等应用工具，确保自动驾驶规模合规、安全、可度量，版本快速集成。 数据资产 地图管理 标定管理 源数据包 数据场景 数据集 数据缓存 模型管理 通用储存 数据合规 数据递送 数据脱敏 数据处理 数据批导 数据处理 回放仿真 标注服务 项目管理
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 支持用户通过图形化界面方式运行仿真引擎，支持自动驾驶决策规划控制算法在线图形化开发调试。 感知规控仿真引擎-在线 支持用户通过网页/图形化界面方式运行仿真引擎，支持自动驾驶感知决
仿真算法创建请参考算法创建。如果不选择，则默认使用仿真器内置驾驶员模型。 如果选择“使用Datahub”，仿真任务在3d回放时可展示预测、规控、定位等算法内部信息，用户还能根据算法内部数据的pb文件实现算法的白盒化评测。 Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3
仿真算法创建请参考算法创建。如果不选择，则默认使用仿真器内置驾驶员模型。 如果选择“使用Datahub”，仿真任务在3d回放时可展示预测、规控、定位等算法内部信息，用户还能根据算法内部数据的pb文件实现算法的白盒化评测。 Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3
仿真算法创建请参考算法创建。如果不选择，则默认使用仿真器内置驾驶员模型。 如果选择“使用Datahub”，仿真任务在3d回放时可展示预测、规控、定位等算法内部信息，用户还能根据算法内部数据的pb文件实现算法的白盒化评测。 Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3
预测算法：可显示或隐藏除主车以外，他车的朝向前的行驶轨迹。 定位算法：可显示或隐藏主车的定位（通过算法计算出的信息）和真值（实际信息）的坐标信息。 规控算法：可显示或隐藏“主车局部规划轨迹”和“主车全局规划轨迹”。 高精地图：显示“路面”、“车道线”、“车道参考线”、“中心车道线”、“交通信号”，可控制对应功能显示或者隐藏。
根据需要，支持回放场景生成其他类型作业的创建。 回放图层 在回放图层区域，可以选择不同图层，多层次观看数据回放视频。增加主车规划轨迹和感知目标预测轨迹，可以直观检验规控算法和控制模型的有效性及准确性。 对比回放源：可选择不同的回放源，进行对比。 摄像头：控制车辆摄像头采集的视频数据显示或隐藏。 主车定位：控制主车定位信息显示或隐藏。
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