客观的：以交互方式在视频或图像序列中标记地面真实数据。使用检测和跟踪算法自动化标签。

• 地面真相贴标程序应用程序概述
• 利益标签区域（rois）和场景
• 自动标签
• 查看和出口地面真理结果

客观的：可视化相机框架，雷达和激光雷达检测。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
• 从车辆转换为图像坐标
• 用检测和车道边界注释视频

客观的：段和模型抛物线车道边界。使用佩带的物体探测器检测车辆。

• 执行鸟瞰变换
• 检测车道特征
• Compute Lane模型
• 用地面真理验证车道检测
• 用预磨料的物体探测器检测车辆

客观的：使用存储为3-D点云的LIDAR数据。通过将它们分段为集群来导入，可视化和处理点云。注册点云以对齐并构建累积点云映射。

• 导入和可视化点云
• 预处理点云
• LIDAR传感器数据的分段对象
• 从LIDAR传感器数据构建地图

客观的：创建一个多目标跟踪器，以从多个传感器熔断信息，例如相机，雷达和激光器。

• 跟踪多个对象
• 预处理检测
• 利用卡尔曼过滤器
• 管理多个轨道
• 跟踪多目标跟踪器

客观的：创建概率假设密度跟踪器以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

客观的：以交互式创建驾驶场景和合成雷达和相机传感器检测，以测试自动化驾驶感知算法。

• 驾驶场景设计器应用程序概述
• 使用道路，演员和传感器创建场景
• 模拟和可视化场景
• 生成检测和导出方案
• 具有场景的测试算法