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Octopus平台接收到原始数据(Rosbag包)后,将对数据进行解包、轨迹和接管分析等操作,用于数据总览、数据场景、数据回放、标注服务等模块,请用户结合实际需求,准备好相应模块所需数据。 Octopus平台转换后的OpenData数据服务模块所需数据请见下表: 表2 数据和模块对应关系
示例代码 作业输入输出规范示例代码如下图所示: 代码文件命名为ros_hard_mining.py。 父主题: 场景挖掘作业(数据标记)
构建镜像 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件,请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 FROM ros:noetic COPY ros_to_dataset.py /home/main/ # 算法启动示例:
C类均匀权重评分(Average)方案 当用户选择该评分方案时,就不需要设置评测指标的重要度,各个指标按均匀权重进行扣分。 C类均匀权重评分原则(Principle) 各指标得分权重相同。 C类均匀权重评测分数计算实现(Equation) 此方案下总分为100分,在计算得分时不考
逆行(Reverse Direction Driving)检测 逆行检测的目的是判断主车行驶过程中是否按车道规定的方向行驶。 根据OPNENDRIVE中对车道的lane id的定义, 沿着道路的reference line的前进方向, reference line右侧的lane id由0逐渐递减,左侧的lane
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
消息topic格式规范 Vehicle 对于车辆自身基本数据录制的消息格式,需遵循一定规范,其中部分字段为必选,其他请根据实际需要自由选取。 表1 vehicle消息格式规范 格式名称 说明 VehicleInfo 车辆信息 消息格式中部分参数为必选,如使用该数据类型,则不可缺少
消息topic格式示例 消息topic具体格式要求请参考“消息topic格式规范”。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
目标检测2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054
减速度(Deceleration)检测 减速度检测的目的是: 判断主车在整个行驶过程中制动减速度是否超过对应的舒适性阈值。 本设计的减速度的默认阈值为3。 父主题: 内置评测指标说明
蛇行(Snake Driving)检测 自动驾驶车辆在行驶过程中,当车道的曲率发生较大变化时,可能会出现横向控制效果不佳导致的长时间车辆横向振荡。 蛇行检测的目的是判断车辆是否出现横向振荡,利用车辆的横向加速度的正负变化来判断蛇行是否发生。 正值大于和负值小于的比例都大于该时间段的10%时,则判断此时间段发生蛇行。
车头时距检测的目的是判断主车行驶过程中与其他交通车的车头时距是否台小。 车头时距是主车与引导车的相对距离除以主车的速度。 即使主车未发生碰撞, 当车头时距过小时(该阈值可用户自定义,本设计默认取2s), 发生碰撞的风险太大, 这样也是不合理的。 车头时距和碰撞时间两者都是描述碰撞风险大小的。 车头时距适合判断主车和引导车速度都很高,
数据集镜像Dockerfile示例 本章节介绍Dockerfile示例。 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以数据集自定义镜像为例,一般的镜像制作Dockerfile示例如下: 数据集镜像不支持调用GPU资源。 # 载入基础镜像,用户可手动制作或拉取官方镜像 FROM registry-cbu
各个评测指标的通过/未通过/无效的结果展示。 仿真过程中关键数据的时间序列曲线图展示。 另外,对于用户自研的评测算法的评测结果,也可以按照eva.proto,序列化成pb文件保存起来,这样Octopus的仿真平台前端能够展示用户自研评测算法的评测结果。 eva.proto的关键字段解释 在利用Octop
Condition (1+) └─ Action 场景组成说明 场景文件的主体是一个场景剧本storyboard,用户需要在storyboard前先声明将会使用的路网RoadNetwork、参数Parameter,和实体Entities。然后在Storyb
附录 Enum Lists 父主题: 静态场景(地图)
急刹(Emergency Braking)检测 自动驾驶车辆急刹有两个典型阈值:ACC(Adaptive Cruise Control)的最大减速度,和AEB(Autonomous Emergency Braking)的最大减速度。 急刹检测的目的是判断主车在行驶过程中是否达到ACC和AEB的最大减速度。
乘员舒适性(Driving Comfort)检测 乘员舒适性检测关注的是自动驾驶车辆行驶过程中,驾驶员感受到的舒适程度。 舒适程度通常可以利用整个行驶过程中的速度方差来进行客观反映,而变异系数是可以对不同速度区间舒适程度进行比较。 变异系数的公式如下所示。 表示变异系数,表示标准差,表示均值。
通行速率(Efficiency)检测 通行速率用于评价主车在场景中从起点到终点的效率,主车越快到达终点,则通行速率越高。 本设计取通行速率的默认阈值为0m/s,即如果主车平均速度小于等于0,则该指标不通过。 通行速率指标可有效避免主车一直不动,其他评测指标均通过,导致得分却很高的情况发生。
AB类均匀权重(Average)评分方案 该方案同样分为AB两类指标,其中A类总分为60分,B类总分为40分,A类指标按均匀权重扣分,B类指标同样按均匀权重扣分。 AB类均匀权重评分原则(Principle) A类60分,各A类指标得分权重相同。 B类40分,各B类指标得分权重相同。