目的：在图像的视频或序列标签交互地面实况数据。自动化与检测和跟踪算法的标记。

• 地面实况贴标应用的概述
• 感兴趣的标签区域（ROI）和场景
• 自动化贴标
• 查看和导出地面实况结果

目的：可视化照相机帧，雷达，激光雷达和检测。使用合适的坐标系，以图像坐标转换为车辆坐标，反之亦然。

• 创建一个鸟瞰情节
• 情节传感器覆盖区域
• 可视化检测和车道
• 从车辆转换为图像坐标
• 与检测和车道边界注释视频

目的：段和模型抛物线车道边界。使用预训练的对象检测器来检测车辆。

• 执行鸟瞰图转换
• 检测车道功能
• 计算车道模型
• 验证车道检测与地面实况
• 检测车辆与预训练对象检测器

目的：存储为3 d点云LiDAR数据的工作。通过将它们分割成集群导入，可视化和处理点云。注册点云来调整和建设累计点云图。

• 导入并可视化点云
• 预处理点云
• 从激光雷达传感器数据段对象
• 建立从激光雷达传感器数据的地图

目的：创建一个多对象跟踪器以从多个传感器，例如相机，雷达和激光雷达熔丝信息。

• 跟踪多个目标
• 预处理检测
• 利用卡尔曼滤波器
• 管理多个音轨
• 与多对象跟踪器跟踪

目的：创建概率假设密度跟踪器，跟踪扩展对象和估计它们的空间范围。

• 定义传感器配置
• 跟踪扩展的对象
• 估计空间范围

目的：创建驾驶情形的和合成的雷达和摄像机传感器检测到交互式测试自动驾驶感觉的算法。

• 驾驶情形设计应用程序的概述
• 创建道路，演员和场景的传感器
• 模拟和可视化场景
• 生成检测和出口的情况
• 与情景测试算法