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上一期给大家介绍了智能驾驶全量数据感知及分析系统，本期为大家带来这套系统的重要组成部分——智能驾驶测评工具组（ITT）。该工具组内含多款软件产品，针对性地解决当前智能驾驶测试中的痛点，提升测试效率，下面以其中三款主要工具为例，为大家介绍工具组的用途：
传感器数据叠加工具 • 针对的痛点：智能车系统中包含各类感知传感器，测试人员在道路测试中很难直观地看到各个传感器的感知结果，也无法对比不同传感器的感知性能。 • 解决方案：将传感器数据与视频流叠加，不同传感器感知到的目标物以不同样式的方框直接显示在视频中，测试人员可以直观地看到每个传感器的感知效果。 • 应用场景： ♦ 把传感器信息可视化处理，和视频流中的实际目标信息做比较。 ♦ 可以直观对比不同传感器的感知性能，用于传感器的对标。
图1 传感器数据叠加工具
鸟瞰图工具 • 针对的痛点：智能驾驶测试中，多个传感器感知本车周边不同方向的目标物，但是测试人员缺少一个宏观的视野将所有方向的目标物纳入评估范畴。 • 解决方案：选择俯视图（鸟瞰图）的视角，将本车四周的目标物呈现在二维平面上，直观地展示出所有方向上不同目标物的相对距离。 • 应用场景： ♦ 需要对汽车周边多方向协同分析的测试场景。 ♦ 更重视目标物距离信息的场景。
图2 鸟瞰图工具
场景截取工具 • 针对的痛点：道路测试中会产生大量数据，但并非所有的数据都是有用的，最有价值的数据往往是包含特定场景的，工程师缺少一个工具帮他们从海量数据中提取有价值的片段。 • 解决方案：场景截取工具可以让用户按照自定义的截取条件，从路测数据中筛选、剪裁出所需的数据片段。 • 应用场景： ♦ 原数据中包含多处感兴趣的数据片段，需要自动截取出来； ♦ 原数据时间过长，或者有部分损坏，需要手动修剪。
图3 场景截取工具
核心优势 • 支持实时/非实时场景使用。以上三款产品既支持在实时采集条件下使用，也支持在非实时的数据后处理中使用。 • 支持用户定制化。可以根据用户需求，增加特定功能。 • 可扩展性好。工具组中还有其他多种工具，未来还会根据市场的需求增加更多的产品，以满足智能驾驶测试中的不同需求。
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