作为admin用户，请求认证令牌，输入如下命令openstack--os-auth-urlhttp://controller:35357/v3--os-project-domain-namedefault--os-user-domain-namedefault--os-project-nameadmin--os-usernameadmintokenissue 报错Failedtodiscoveravailableidentityversionswhencontactinghttp://controller:35357/v3.AttemptingtoparseversionfromURL.Una

Title：DAGMapper:LearningtoMapbyDiscoveringLaneTopology题目：DAGMapper：通过发现车道拓扑学习制作地图DAG：有向无环图目标：通过车辆的一次通过获得的3D感官数据来绘制复杂高速公路的车道边界，这些车道由于分叉和合并而包含拓扑变化。方法：首先利用安装在自动驾驶汽车上的激光雷达来构建一个鸟瞰世界的视图(BEV)。然后，我们利用一个深度网络提取下一车道网络的精确几何和拓扑。输入：一个BEV聚合的激光雷达强度图像\(D\)输出：由深度神经网络参数化的车道边界的DAG（与车道边界相对应的结构化折线的集合）。难点：高速公路由于分叉和合并而包含复杂

Title：DAGMapper:LearningtoMapbyDiscoveringLaneTopology题目：DAGMapper：通过发现车道拓扑学习制作地图DAG：有向无环图目标：通过车辆的一次通过获得的3D感官数据来绘制复杂高速公路的车道边界，这些车道由于分叉和合并而包含拓扑变化。方法：首先利用安装在自动驾驶汽车上的激光雷达来构建一个鸟瞰世界的视图(BEV)。然后，我们利用一个深度网络提取下一车道网络的精确几何和拓扑。输入：一个BEV聚合的激光雷达强度图像\(D\)输出：由深度神经网络参数化的车道边界的DAG（与车道边界相对应的结构化折线的集合）。难点：高速公路由于分叉和合并而包含复杂