需按官网要求配置电脑，报错显示您用的是集成显卡。

用户您好：

你当前案例运行不起来可能存在着以下原因

1. 电脑上安装了杀毒软件和防火墙，影响程序进程运行；
2. 案例选择了没有部署的控制器，如决策规划控制器案例没有部署Apollo控制器，可以选择软件自带的控制器，如手动控制和SimOneDriver

答：每个传感器模块的频率都是可以配置的，比如可以设置输出频率是120HZ，但某个摄像头可以维持在30HZ，这样每四桢，有一桢传感器输出，成倍数的原因是为了保证时间的精确性，比如120HZ下，30HZ可以每4桢输出一次，但如果某个传感器频率是25HZ, 不是倍数，那么数据结果就有可能有轻微跳动。没法隔4.8桢输出一次，只能在4和5之间变动，不过总体影响不大，毕竟仿真系统内部是离散的。

路侧传感器信息的获取方式和车端传感器一致，采用通用的API可以实现与路侧传感器的信息读取，详细的API接口使用可以查阅产品文档。目前仿真软件仅支持单主车，单主车车辆ID只有一辆主车，该参数固定，后期软件升级支持多主车后，API接口会做相应修改。

      以下是数据集dump功能介绍：

数据集dump功能介绍

数据集的下载功能讲解以摄像头与激光雷达数据dump为例，第一步先新建一个案例，如图1：

图1创建dump案例

创建交通流案例test，用于路径回放录制，启动案例test，勾选test案例，点运行如图2：

图2 dump案例运行

案例运行时选择手动控制主车即可，具体操作如下图3：

图3 案例运行主车选择

点击创建，案例运行起来，用户可以根据自己需要在地图跑一段自己需要的路径，一段时间后结束案例运行，在已完成案例中用户可以保存案例路径进行回放，具体操作如图4：

图4 保存回放路径

点击图4中按钮则会弹出保存回放路径界面，具体如图5：

图5 回放路径创建

然后配置一个带摄像头与激光雷达的主车，设置dump参数，具体参数配置如图6、7：

图6 摄像头参数配置

图6圈红的地方在输出的地方选着dump参数，然后下面会出现RGB、语义分割图、深度图、实例分割图、以及真值多种选择，用户可以按需勾选。Dump帧率对于摄像头最多30hz,dump时间根据客户需求可以从录制回放路径中选着自己比较满意的时间段，这里选择的是20秒到25秒。Dump路径在保存到参数设置，这里路径选着的是：”D:\dump”，用户根据自己需求选择保存路径。为了使摄像头与激光雷达的数据做到硬同步这里dump帧率与dump时间段都设置一样，激光雷达能够达到的最大dump帧率为10hz,所以为了达到多传感硬同步，用户要注意帧率的限制。激光雷达参数设置如图7：

图7 激光雷达参数设置

这里注意，这两个传感器不能同时dump,所以在dump图像时需要把激光雷达关掉，将激光雷达界面右上的启用按钮点击下即可，同理摄像头关掉也需要点击这个启用按钮。

配置好传感器dump参数，就可以进行dump了具体运行方式如图8：

图8  运行录制回放案例

图8中紫色字样的test_dump为图5中创建的录制回放案例，运行案例选择我们配置有摄像头以及激光雷达的主车data1，即开始dump图像或者点云数据（data1上的摄像头与激光雷达不能同时开），最后dump的图像与点云数据目录如图9、10：

图9 摄像头数据dump目录

图10 激光雷达dump数据目录

实采自车的动态数据，作为场景库动态数据的一部分，目前推荐用openscenario标准格式表达。所以这里涉及到动态数据的场景还原，51提供定制化的场景还原工具，可以将您采集的结构化数据转化为openscenario格式场景，导入simone运行。

具体流程参考下图

您好，

• 当前Sim-One仿真平台控制系统接入算法主要支持C++和Python的API。Python是编译成pyd供大家调用。
• 应用自带的算法Sample（单机版）需要VS 2017的安装，CMake的安装和系统环境变量的设置，仿真软件不自带编译和调试环境。

你好，

如果你有确定的账号，请试一下以下的步骤

• 检查密码是否正确，包括大小写等
• 重置密码
• 最后实在不行，请在WDC平台上留下自己的账号，我们的开发者会及时帮您处理

新建案例按钮无法使用，可能由于：

• 您当前选择的文件夹为内置文件夹或无权限编辑的文件夹；

解决办法：新建文件夹或选择有权限编辑的文件夹即可新建案例；

• 未选中任何可编辑的文件夹

解决办法：选择任何您有编辑权限的文件夹即可新建案例。

您好，

• 任务管理器选择已完成列表，展开案例，可查看到案例的结果。

• 任务管理器选择已完成列表，展开案例，点击案例回放按钮会弹出可视化窗口可回放测试。

• 任务管理器选择已完成列表，展开案例，点击查看日志按钮，弹出日志相关的信息，用户可查看到日志

• 任务管理器选择已完成列表，展开案例，点击下载报告和下载数据按钮即可下载案例的测试报告和数据

目前，数字孪生与智能网联汽车的结合，更多应用在“自动驾驶仿真测试”。

首先，仿真测试场景。通过案例编辑，可以从动作库和触发器来模拟现实中可能发生的紧急情况，例如，规划“运动路线”——当“测试车辆”遇到“对手车”路径偏移时，“相对距离”小于多少米，就触发测试车辆做出“变道动作“；接着监控测试过程，最后下载测试结果。此外，还能将原始数据转化成可测试的案例，进行数据驱动的案例编辑和测试。

反过来说，数字孪生也能更好的模拟车辆模型，通过资源库和自定义参数，配置传感器、动力学模型、激光雷达方针和控制系统等，能适配更多的自动驾研发流程。
同时，场景还原的精度更影响着测试的准确性；配合导入openDRIVE高精度地图，还能提高导航信息的丰富度。

通过数字孪生技术，能使自动驾驶的训练更加高效、且降低时间与金钱成本。自动驾驶仿真测试已经是行业共识，也是智能网联汽车落地前的必要环节。

您好，在任务管理模块正在测试下，选中你想要结束测试的案例，这是页面中间的操作按钮被激活，按下停止按钮，即可停止正在测试的案例

目前，数字孪生与智能网联汽车的结合，更多应用在“自动驾驶仿真测试”。

首先，仿真测试场景。通过案例编辑，可以从动作库和触发器来模拟现实中可能发生的紧急情况，例如，规划“运动路线”——当“测试车辆”遇到“对手车”路径偏移时，“相对距离”小于多少米，就触发测试车辆做出“变道动作“；接着监控测试过程，最后下载测试结果。此外，还能将原始数据转化成可测试的案例，进行数据驱动的案例编辑和测试。

反过来说，数字孪生也能更好的模拟车辆模型，通过资源库和自定义参数，配置传感器、动力学模型、激光雷达方针和控制系统等，能适配更多的自动驾研发流程。
同时，场景还原的精度更影响着测试的准确性；配合导入openDRIVE高精度地图，还能提高导航信息的丰富度。

通过数字孪生技术，能使自动驾驶的训练更加高效、且降低时间与金钱成本。自动驾驶仿真测试已经是行业共识，也是智能网联汽车落地前的必要环节。

您好，
当正在测试列有在运行的案例时，前方等待案例数为0；
当正在测试列所有案例都在排队时，前方等待案例数为下一个开始测试的案例需等待的案例数量。