自動駕駛系統感測器資料視覺化、標記與融合

開發ADAS或完全自動駕駛（無人）系統感知演算法的工程師，通常需要處理大量的輸入資料。然而這些資料來自於許多種不同類型的感測器，如雷達、光達（LiDAR）、攝影機和標線偵測等等，在資料能夠真正提供問題的解答之前，往往也衍生了更多的問題，例如，到底如何理解這些資料並在生活中實現？不同感測器資料之間的差異又該如何調解校正？當演算法開發完成後，如何評估結果產出？