123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869 |
- """自定义TTC指标评测脚本示例
- 此脚本实现了一个自定义的TTC(Time To Collision)指标评测逻辑,并包含图表数据生成功能
- """
- from typing import Dict, Any
- import math
- from modules.lib.score import Score
- import logging
- import inspect
- from pathlib import Path
- def evaluate(data) -> Dict[str, Any]:
- """评测自定义TTC指标
-
- Args:
- data: 评测数据,包含场景、轨迹等信息
- config: 指标配置,包含阈值等参数
-
- Returns:
- 评测结果,包含分数、详情等和图表数据
- """
- try:
- # 计算最小TTC值
- min_ttc = calculate_min_ttc(data.ego_data)
-
-
-
- return min_ttc
-
- except Exception as e:
- logging.error(f"评测CustomTTC指标失败: {str(e)}")
- # 发生异常时返回错误信息
- return {
- "details": {
- "error": str(e)
- }
- }
-
- def calculate_min_ttc(data):
- """计算最小TTC值
-
- Args:
- data: 轨迹数据列表
-
- Returns:
- 最小TTC值
- """
- # 这里是计算TTC的具体逻辑
- # 实际应用中,应根据轨迹数据计算车辆之间的TTC
- # 以下是一个简化的示例
-
- if data is None:
- raise ValueError("输入数据不能为空")
-
- # 初始化为一个较大的值
- min_ttc = float('inf')
-
- # 假设trajectories是一个包含多个时间点的列表
- # 每个时间点包含ego车辆和其他车辆的位置、速度等信息
-
- # 这里应该实现实际的TTC计算逻辑
- # 示例:遍历所有时间点,计算ego车辆与其他车辆的TTC
-
- # 临时使用固定值代替实际计算
- min_ttc = 1.0
-
- return {"CustomTTC":min_ttc}
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