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
• 标记感兴趣区域(roi)和场景
• 自动标签
• 查看和出口地面真理结果

客观的：可视化摄像机帧、雷达和激光雷达探测。使用适当的坐标系将图像坐标转换为车辆坐标，反之亦然。

• 创建一个鸟瞰图
• 绘制传感器覆盖范围
• 可视化检测和车道
• 从车辆转换为图像坐标
• 用检测和车道边界标注视频

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。

• 执行鸟瞰图变换
• 检测车道功能
• Compute Lane模型
• 用地面真理验证车道检测
• 使用预先训练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
• 利用激光雷达传感器数据建立地图

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
• 利用卡尔曼滤波器
• 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：创建驾驶场景和合成雷达和摄像机传感器检测交互测试自动驾驶感知算法。

• 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
• 生成检测和导出场景
• 具有场景的测试算法