各位开发者好，最近我在尝试将mdc300F与导远ins570D连接，碰到了许多问题，已经翻阅过多次产品文档和论坛内的相关问题，但依旧无法解决，前来叨扰，还望海涵！问题1：电气连线问题导远提供的接线为：1.RS232连线（用于与DTU连接接收定位信号）2.RS422连线 3. PPS连线 4.两路can线这五条线都是DB9的针脚形式，而我们的华为mdc300都是导线，导远的pps是否只能通过ttl电平转换器才能与mdc的GPS2_PPS引线连接？产品文档中说明了对接GPS_RX线缆时需要将GPS定位数据与GPRMC数据配置到同一根串口线上再接入线缆，而导远只有一条RS422线是空余的，是否说明我只要将RS422通过转换头转换成RS232然后再直接接入GPS_RX与GPS_TX即可？希望能够参考其他开发者的接线方案问题二：数据传输的问题论坛内的其他问题有问到惯导的数据是通过can线传输的，那么为什么我要用uart传送gps数据呢？为什么不直接通过can+pps的硬件连线传数据？问题三：数据解析的问题请问若完成电气接线之后，我如何测试mdc是否接收到ins570D发送来的数据，有没有相关的测试代码呢？刚刚接手这方面的工作，希望能与大家共同研究，提出的问题可能比较低级，希望得到谅解，相关方向的开发者也可以在此平台内私信我。

估计系统如下：json文件配置如下：1.MDC_tool 解析保存正常，问题：如何查看相机有没有码流2如何进行相机可视化？

我的om模型输入图像格式要求是RGB格式，并使用到了resize成指定大小，在使用华为mdc300时，框架提供的HafimageResize接口函数，文档上说明输出图像格式仅支持HAF_IMAGE_YUV420SP_NV12_UINT8。另外提供的Hafimagecvtcolor接口也是输出图像格式仅支持HAF_IMAGE_YUV420SP_NV12_UINT8。请问有解决方法吗，自己想的是：1.经过打印imagetype，摄像头读入的图像格式是RGB_uint8，调用HafimageResize函数，转成自己需要的尺寸大小，但是现在图像格式变为HAF_IMAGE_YUV420SP_NV12_UINT8，所以自己写YUV420转RGB的代码？2.不使用提供的接口，自己写resize的代码3.其他方法

华为云重磅发布：“乐高式”自动驾驶研发开放平台，携手伙伴共建生态6 月 15 日，主题为“因聚而生 为你所能”的华为伙伴暨开发者大会 2022 正式开启，在自动驾驶专场中，华为云携手合作伙伴联合发布“乐高式”自动驾驶研发平台解决方案，实现自动驾驶研发效率提升。联合发布“乐高式”自动驾驶研发平台解决方案一、自动驾驶商业化落地加速，研发业务面临 4 大挑战近几年，自动驾驶行业整体加速发展，一线城市开放道路达到1600公里+，二三线也在逐步开放，牌照发放数量持续增长年增长600张+，得益于开放道路和牌照的大幅度增长，2022年中国路测里程达到2000万公里以上，当前国内车企研发的L3/L4自动驾驶技术，单车数据可达60TB/天，因此，自动驾驶的发展对数据和算力的需求成倍增加。自动驾驶对数据和算例的需求主要体现在 4 个方面：海量数据管理难、成本高；算法训练计算资源需求大；数据处理业务流程复杂，新技术门槛高；全流程的数据合规要求高。华为云自动驾驶业务研发平台业务全景图二、基于Ploto构建自动驾驶平台华为云Solution as Code重磅推出基于Ploto构建自动驾驶平台解决方案，该解决方案基于华为云开源项目Ploto构建，集合业界优秀伙伴提供的专业自动驾驶研发工具，打造“乐高式”解决方案，具有模块化架构体系，为自动驾驶全链路提供可靠服务（数据采集、数据传输、数据脱敏、场景数据提取、数据标注、AI训练、仿真测试、评估评价、OTA升级全链路流程）。基于Ploto构建自动驾驶平台一键部署基于这种灵活部署的架构和接口，客户在各个环节都能自主选择业界最契合自己业务发展的伙伴；同时本着激活自动驾驶生态圈、促进自动驾驶行业发展的目标，华为云欢迎更多的专业软件服务商加入共建生态，推动自动驾驶产业的革新。自动驾驶研发平台 Ploto 数据大屏在实际业务中，“乐高式”自动驾驶研发平台解决方案聚焦“路测数据上云、算法训练及场景仿真”等 3 类自动驾驶典型场景。通过华为云与伙伴共建 POP 点、提供专属 CPU 资源池、优化仿真环节等工作，帮助客户大幅节省存储成本，算法训练效率显著提升，实现降本增效。三、乐高式、开放化——高效构建自动驾驶研发平台的行业新解华为云汽车行业解决方案负责人赵刚谈到：华为云坚持“生态开放”的理念，深度联合禾多科技、51WORLD、星尘数据、易图通等合作伙伴，共同发布“乐高式”自动驾驶研发平台解决方案（以下简称“乐高式”解决方案），帮助客户最快 2 周即可独立完成一套自动驾驶研发平台的搭建。本次发布的解决方案依托华为云丰富的云服务及生态伙伴在自动驾驶领域的经验沉淀，赋能客户打通数据闭环流程，并联合伙伴在全国建设数据接入点，传输效率最高提升 3 倍、实现当日上云；软硬件协同优化，多机多卡训练效率提升 50%；支持云原生集群化部署，调度性能提升 30%；支持数据加密、合规治理，保障业务安全合规。华为云自动驾驶业务研发平台以开源代码库 Ploto 为门户，由安全合规、路测数据管理、AI 算法训练、场景仿真、场景库交易、量产车联网及平台管理等 7 个模块组成，支持 3 种业务部署模式。华为云及伙伴们希望通过“乐高式、模块化”的简单操作，来帮助不同诉求的客户实现自动驾驶研发平台快速构建的目标。模式 1：模块按需构建“乐高式”解决方案自身具备“按需搭建，灵活组合”的能力，适用于对部分研发模块有诉求的客户，最少只需 9 个标准 API 便可快速与自有研发平台对接上云。模式 2：E2E 快速构建对于有端到端构建研发平台诉求的客户，“乐高式”解决方案提供一站式的服务，帮助用户基于参考代码快速构建。模式 3：自有专业软件服务商集成相比 SaaS 化自动驾驶研发平台，华为云提供标准 API，支持客户自选如标注、仿真等环节的专业软件服务商快速集成。四、携手伙伴，共创自动驾驶产业繁荣生态数据驱动自动驾驶、场景仿真是自动驾驶开发的加速器。禾多科技副总裁戴震表示：“禾多科技携手华为云，打造完整云端工具链、高效处理海量并发的场景数据，共同推动自动驾驶向完全无人驾驶的最终目标不断迈进。” 51WORLD 汽车事业部研发负责人张安春强调：“云仿真是加速高等级自动驾驶落地的必然之路，华为云为伙伴提供了一个与自动驾驶上下游厂商合作的能力底座，51SimOne 可以更好地参与生态建设，共赢更大商业空间。”目前，自动驾驶行业高速发展，华为云已于多家生态伙伴建立合作关系，并将以终为始，持续关注业内生态建设与客户诉求，在自动驾驶研发平台解决方案上坚持开放创新、携手生态伙伴为自动驾驶产业发展不懈探索。期待业内的专业软件服务商加入进来，共同建设开放、协同的自动驾驶研发平台，一同促进行业高速发展！开源代码库目前基于Ploto构建自动驾驶平台已经上线开源代码仓，同时也支持解决方案一键部署，部署指南可点击以下链接，快来体验吧！开源代码仓：cid:link_1一键部署地址：cid:link_0

老师好，今天编写代码时遇到这样一个错，主要在chassis节点引用了以下两个头文件，在 chassis 端接收cantp的 CanTpMsg 信息。sysroot/usr/include/adsfi/arxml_include/ara/cantp/cantpmsgserviceinterface_common.h"sysroot/usr/include/adsfi/arxml_include/ara/cantp/cantpmsgserviceinterface_proxy.h"但是MDS编译报出如下错误：CMakeFiles/chassis.dir/src/chassis.cpp.o：在函数‘ara::cantp::proxy::CanTpMsgServiceInterfaceProxy::CanTpMsgServiceInterfaceProxy(vrtf::vcc::api::types::HandleType const&)’中：/home/dymiao/software/ubuntu_crossbuild_devkit/sysroot/usr/include/adsfi/arxml_include/ara/cantp/cantpmsgserviceinterface_proxy.h:65：对‘ara::cantp::CanTpMsgServiceInterface::ServiceIdentifier’未定义的引用/home/dymiao/software/ubuntu_crossbuild_devkit/sysroot/usr/include/adsfi/arxml_include/ara/cantp/cantpmsgserviceinterface_proxy.h:65：对‘ara::cantp::CanTpMsgServiceInterface::ServiceIdentifier’未定义的引用/home/dymiao/software/ubuntu_crossbuild_devkit/sysroot/usr/include/adsfi/arxml_include/ara/cantp/cantpmsgserviceinterface_proxy.h:65：对‘ara::cantp::CanTpMsgServiceInterface::ServiceIdentifier’未定义的引用/home/dymiao/software/ubuntu_crossbuild_devkit/sysroot/usr/include/adsfi/arxml_include/ara/cantp/cantpmsgserviceinterface_proxy.h:65：对‘ara::cantp::CanTpMsgServiceInterface::ServiceIdentifier’未定义的引用collect2: error: ld returned 1 exit statusmodules/chassis/CMakeFiles/chassis.dir/build.make:139: recipe for target 'modules/chassis/chassis' failedmake[2]: *** [modules/chassis/chassis] Error 1CMakeFiles/Makefile2:164: recipe for target 'modules/chassis/CMakeFiles/chassis.dir/all' failedmake[1]: *** [modules/chassis/CMakeFiles/chassis.dir/all] Error 2Makefile:83: recipe for target 'all' failedmake: *** [all] Error 2意思是这个头文件里面的东西还有没有实现的，可应该是华为自带的头文件，应该是用armxml生成的，实现应该全部写好才对啊，这个是我没引用相关的库吗？

老师们好，目前开发chassis节点，作为control和车身底盘的前梁节点。我参照平台Sample 中 canfd 、cm_sample demo 利用 event 方式在 chassis节点 接收control发出的信息，目前服务实例可以找到 为1， 但是调用 SetReceiveHandler（） + 数据回调函数 没有获取到control 发出的HafchassisCommand数据信息。相关的代码、日志在附件，麻烦专家们给找找问题所在，谢谢！

ascendcl_sample/acl_yolov3下编译后的模型在MDC运行将编译生成的“bin”文件夹、“model”文件夹和“image”文件夹拷贝到MDC的mini端，执行命令./bin/acl_yolov3_demo运行，示例图片无bbox，运行后返回的示例见图片

各位老师好，MDC Host连接外网后，可以配置相应的路由然后通过 ssh远程访问，那请问 mini0 1 2 3 这四个mini可以不用网线连接直接访问吗？有相关教程吗

请问华为的专家们，目前可以看到ADSFI contool节点可以发送相应的控制信息，PLATFORM Canfd节点可以向车底盘发送控制信息，从而驱动车做相应的驾驶选择。那问题是我如何把 control 发出的控制信息传达给canfa再下发小车呢？这方面有相关参考的信息没有，有可行的解决方案吗？谢谢回复！

目前代码运行没有问题，但是发出的控制命令小车不执行，没有相应的动作产生。请问这是小车的问题，还是MDC代码这边的呢，麻烦给分析一下。截图如下：附：终端日志

想将yolov3模型在MDC300上运行起来，在运行AI推理sample过程，ascendcl_sample/acl_yolov3”目录下执行“bash build.sh”命令编译sample程序时报错报错为交叉编译环境下缺少这些项，又返回检查交叉编译环境搭建，步骤没有问题，请教现在这种情况如何解决？

需要使用Python解析rtfbag，官方有Python SDK吗？有的话怎么使用

如何可以把rtfbag转成rosbag

再使用onnx模型转换om模型的时候，基本的算子比如reshape，shape，unsqueeze，slice等都报出the type is unsupported的问题，该如何解决呢

使用pytorch训练的车道线检测模型lanenet转化为了onnx，随后使用mindstudio里面的功能进行转化成om模型，但是报出这种错误该如何解决，使用onnx转化的模型是可以进行推理的。