使用 Scenario Builder 支持包提供的工具，您可以从记录的真实驾驶数据生成高保真仿真场景。该支持包使用高级 AI 模型从 GPS/IMU、相机、激光雷达和目标列表数据提取道路网络、交通参与者轨迹和关键驾驶事件。您可以通过调节事件检测参数、选择相关传感器或传感器组合以及同步多传感器数据流来自定义场景生成工作流。您也可以在 RoadRunner 和驾驶场景设计器中使用生成的场景或将生成场景导出为 ASAM 标准格式，例如 OpenSCENARIO®、OpenDRIVE® 和 OpenCRG®。
Scenario Builder 让您能够：
- 使用车道、树和建筑物重建场景
- 从车辆轨迹创建场景
- 检测和提取关键驾驶事件
- 从图像生成自定义驾驶资产用于仿真
- 导入和分析驾驶数据
使用车道、树和建筑物重建场景
直接从记录的驾驶数据构建仿真就绪的道路环境。从相机、激光雷达和车道检测源提取完整道路网络 - 包括车道、交叉路口、曲率和倾斜度。使用真实传感器或公共航空激光雷达（如 USGS）数据重建静态元素，如树、建筑物和交通标志。基于真实高程剖面、车道计数和车道宽度精修地图 - 显著减少手动创建工作量。
从车辆轨迹创建场景
通过从 GPS、相机、激光雷达和目标列表数据提取自主车辆和目标交通参与者轨迹，以编程方式生成场景。使用 IMU 和车道位置信息校正自主车辆的姿态和轨迹以确保准确的场景重建 - 无需手动轨迹创建。
检测和提取关键驾驶事件
直接从记录的传感器数据检测重要驾驶行为，如切入、变道、转弯、制动和近距离横穿。调整事件检测参数以提取变体，例如激进切入，并定义自定义事件触发器，从而使您能够以编程方式构建边缘情形场景数据库。
从图像生成自定义驾驶资产用于仿真
以编程方式从单个高分辨率图像创建自定义车辆和静态目标（树、建筑物、锥桶）。将资产变换、缩放和定位到 RoadRunner Scenario 坐标中，以使用自定义目标仿真真实环境 - 准备好用于场景测试和开发。
导入和分析驾驶数据
从以 Rosbag、表或 MAT 格式存储的 GPS、相机、激光雷达、轨迹和目标列表记录导入真实驾驶数据。使用视觉提示和标定信息（如车道位置或卫星图像）对齐和同步多传感器数据流。在原始传感器数据上叠加检测到的车道和交通参与者轨迹以进行视觉验证，从而在生成场景前确保准确度。
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