目标：以交互方式标记视频或图像序列中的地面真实数据。使用检测和跟踪算法自动标记。

• 地面真相标签应用程序概述
• 标记感兴趣区域(roi)和场景
• 自动标记
• 查看和导出地面实况结果

目标：可视化相机框架，雷达和激光雷达探测。使用适当的坐标系统将图像坐标转换为车辆坐标，反之亦然。

• 创建一个鸟瞰图
• 绘图传感器覆盖区域
• 可视化检测和车道
• 转换从车辆到图像坐标
• 注释视频与检测和车道边界

目标：分段和模型抛物线车道边界。使用预训练物体探测器检测车辆。

• 执行鸟瞰视图变换
• 检测车道功能
• 计算车道模型
• 利用地面真实性验证车道检测
• 使用预训练物体探测器检测车辆

目标：使用存储为三维点云的激光雷达数据。通过将点云分割为簇来导入、可视化和处理点云。注册点云以对齐并构建累积点云地图。

• 导入并可视化点云
• 预处理点云
• 从激光雷达传感器数据中分割对象
• 根据激光雷达传感器数据构建地图

目标：创建一个多目标跟踪器，以融合来自多个传感器（如照相机、雷达和激光雷达）的信息。

• 跟踪多个对象
• 预处理检测
• 利用卡尔曼滤波器
• 管理多个曲目
• 多目标跟踪器跟踪

目标：创建一个概率假设密度跟踪器来跟踪扩展对象并估计其空间范围。

• 定义传感器配置
• 跟踪扩展对象
• 估计空间范围

目标：交互式创建驾驶场景和合成雷达和摄像机传感器检测，以测试自动驾驶感知算法。

• 驾驶场景设计师应用程序的概述
• 使用道路、参与者和传感器创建场景
• 模拟和可视化场景
• 生成检测和导出场景
• 使用场景测试算法