自动驾驶数据标注的核心作用 - 数据标注是将原始感知数据转化为结构化标签的基础环节，直接影响自动驾驶系统的识别、理解和决策能力 [4] - 准确系统的标注能提升感知算法的鲁棒性与泛化能力，在技术体系中具有不可替代性 [4] 图像数据标注方法 - 标注目标包括车辆、非机动车、行人、交通标志、红绿灯、车道线等关键对象 [5] - 采用二维边界框、实例分割或语义分割形式，语义分割对每个像素赋予类别标签实现高精度识别 [5] - 实例分割区分同类物体个体边界，如并行车辆需标注为"车辆A"、"车辆B"等独立实体 [5] 激光雷达点云标注特点 - 通过三维包围框记录目标在X/Y/Z轴的尺寸、中心点、朝向角和类别属性 [7] - 需标注动态状态（静止、缓行、变道）并在连续帧中赋予一致标识符（object ID）以构建时序轨迹 [7] 多传感器融合标注要求 - 图像与激光雷达数据需跨模态标注对应关系，通过坐标转换实现二维与三维语义对齐 [9] - 依赖高精度传感器外参标定，为多模态特征提取和时空建模提供基础支撑 [9] 高精地图标注内容 - 提取车道中心线、边界、类型、交通标志、信号灯结构、道路坡度等静态元素 [9] - 以图层形式叠加在WGS-84坐标系，要求厘米级精度并与感知标注保持语义一致性 [9] 环境与行为标注扩展 - 环境标签包括道路类型、天气条件、光照、交通密度等非结构化信息 [11] - 行为标注记录运动轨迹及加速、转向、横穿等动态属性，用于训练轨迹预测和意图识别模型 [11] - 人类目标可能标注关键点（头部、关节）或动作标签（挥手、奔跑）以支持复杂交互推理 [11] 标注质量控制与行业实践 - 通过标准化规范、人工复审和自动化脚本检测确保语义、空间、时间维度一致性 [13] - 特斯拉通过"影子模式"采集误判样本再标注，Waymo发布开放数据集推动行业标准趋同 [13] - 百度Apollo等国内企业通过本地化数据采集与标注提升场景适应性 [13] 数据标注的系统性价值 - 标注工作为算法提供涵盖二维语义、三维建模、多模态融合、高精地图及行为轨迹的全样本 [14] - 标准化与质量保障是实现感知、预测、决策、控制四大模块协同运作的基础支撑 [14]