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标签 confidence Number 置信度 状态码：400 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码 error_name String 错误名称 error_msg String 错误信息 error_suggestion String
} acceleration units ACCELERATION_UNIT = { "meter_per_sec_sqr": 1.0, "mpsps": 1.0, "mpss": 1.0, "kilometer_per_hour_per_sec":
Array of strings 根据数据集版本状态筛选 order 否 String 查询结果的排序方式 offset 否 Integer 查询偏移量 limit 否 Integer 返回个数上限 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
时为检测终点设置合适的半径，例如"到达半径5m"。 地图文件（odr） scenario Split: m_scene: scenery lane_width: length = [3m..4m] main_speed: speed = 120kph
响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码 error_name String 错误名称 error_msg String 错误信息 error_suggestion String 错误恢复建议 error_context String 错误描述
审计与日志 云审计服务（Cloud Trace Service，CTS），是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务后，CTS可记录八爪鱼的管理事件用于审计。
项目ID。 match_nodes Integer 资源规格可用节点的数量。 表7 PageInfo 参数 参数类型 描述 offset Integer 查询偏移量。 limit Integer 返回个数上限。 total Integer 资源总数。 表8 RespMetaInfo
在使用Octopus自动驾驶云服务之前，用户可通过工作空间实现资源隔离管理。 default工作空间为系统预置默认主工作空间，授权类型为Public，默认主账号和所有子账号子用户可用，不支持创建、编辑和删除。 Octopus预置3种系统策略类型的角色，方便用户创建用户组时进行授权。 Octopus FullA
设置环境变量【可选】 ENV PYTHONUNBUFFERED 1 编译镜像类似上述训练、评测镜像制作方式，但一般不包含cuda/cudnn库，需替换为用户的编译环境。 对于Dockerfile的统一构建方式如下： docker build –f [DockerfileName] –t [ImageName:ImageVersion]
CreateDatasetVersionInfoPayload object 实际返回信息 meta_info MetaInfo object 元数据 表6 CreateDatasetVersionInfoPayload 参数 参数类型 描述 item LabelDatasetVersion object
"vehicle_direction_error": false, "attribute_error": false, "out_range_label_error": false, "anchor_error": false
#模型包根目录，上传模型时进入该目录下（名称可自定义） ├─ customer_inference.py #“模型推理”启动文件（如该模型用于内置评测模板评测，需要提供该文件，名称可自定义） ├─ customer_package #自定义库（可选，名称可自定义）
储、模型迭代资源耗费、人工标注高成本、孤岛工具链等，开环验证和闭环仿真都很难快速迭代起来。为解决这个问题，Octopus自动驾驶云服务覆盖自动驾驶数据、模型、训练、仿真、标注等主要业务，让用户开箱即用，一站式开发体验，打通孤岛工具链，以实车数据驱动算法迭代模型和仿真评价。Octopus分别提供以下功能：
lane_offset(Swerve_Offset, Swerve_MaxLateralAcc, m_sinusoidal) serial: wait lead_vehicle.object_distance(reference: Ego, direction:
分类标签体系，可快速筛选出符合评测任务需求的场景。 ODD筛选：每个自动驾驶系统运行的前提条件和适用范围可能不同，因此在进行场景测试时，对应的场景是属于自动驾驶系统设计运行域内至关重要。ODD（operational design domain，设计运行域）筛选提供按设计运行条件
场景组成 静态场景提供了4个种子场景，静态场景的生成和泛化都基于这些种子场景。 四个种子场景分别为： straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 父主题： 静态场景（地图）
获取分布式训练的相关环境变量 MASTER_HOST = os.getenv("VC_WORKER_HOSTS") MASTER_ADDR = MASTER_HOST.split(",")[0] # 通信端口建议自行设定，若使用环境变量需要确保包含默认值，防止None类型触发错误 MASTER_PORT =
<ObjectController > <Controller name="DefaultDriver" > <Properties/ > </Controller >
straight城区直行 用途：创建straight城区直行的静态场景（地图） 参数：参数如下表 表1 straight城区直行参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度。 left_lane_num
junction路口 用途：创建junction城区路口的静态场景（地图） 参数：参数如下表 Parameter Type Mandatory Description lane_num int yes 单方向车道数量。 bikeway bool yes 是否有自行车道。 sidewalk
