最近，Uber Technology和通用汽车公司无人驾驶汽车部门Cruise都开放了其可视化软件，以尝试将这些技术用作标准。了解无人驾驶车辆在城市环境中行驶时的感受对于开发可使其安全运行的系统至关重要。此外，就像我们制定了道路标志和交通基础设施标准以帮助人类驾驶员一样，标准的可视化平台将很好地服务于自动驾驶汽车的开发人员。该平台可以表示来自传感器，图像分类，运动推断以及用于构建实时环境的精确图像的所有其他技术的输入。 Uber的可视化工具AVS Uber开源了自动驾驶可视化系统，该系统是描述和可视化自动驾驶汽车感知，运动和计划数据的标准。 Uber的高级技术小组（ATG）和可视化团队使用基于Web的可视化技术来解释源自这些传感器和算法的世界，以支持不断增长的自动驾驶数据池。作为独立的标准化可视化层，AVS消除了开发人员为自动驾驶汽车构建自定义可视化软件的需求。借助AVS抽象可视化，开发人员可以专注于驱动系统的核心自动驾驶功能，远程协助，映射和仿真。经过重新设计和扩展的自主可视化系统（AVS）是开源的，这是行业了解和共享数据的新方式。 AVS已找到用户，两家自动驾驶汽车公司Voyage Auto Inc.和Applied Intuition Inc.承诺使用它。统一可视化的需求包括技术公司，基金会，研究机构，原始设备制造商（OEM）和初创企业在内的各种组织都在应对自动驾驶的挑战。可视化工具可显示自动驾驶汽车在其环境中所感知的信息，这对于开发安全驾驶系统至关重要。这些工具的需求通常源自硬件和传感器堆栈，并围绕着自主系统日志数据的在线或离线回放。随着平台的成熟，围绕分类，模拟，映射，安全性和图像收集以及标签出现了新的用例。生产路径需要围绕监视，远程协助和支持的新工具层和基础结构层。除了快速变化的需求外，自治工程师经常被迫学习复杂的计算机图形和数据可视化技术，以便提供有效的工具解决方案。缺乏可视化标准已导致工程师围绕现成的技术和框架组装自定义工具，以快速交付解决方案。但是，根据经验，围绕不同的现成组件开发工具进行的这些尝试可能导致系统难以维护，缺乏灵活性并且通常没有足够的凝聚力来为平台奠定坚实的基础。 Uber希望定义一个新标准，为每个人带来更安全，更高效的运输解决方案。该系统主要围绕两个关键部分构建：XVIZ和街景。 gl，XVIZ提供数据（包括管理和规范）以及街景。 gl是为Web应用程序提供支持的组件工具箱。 XVIZ提供了一个面向流的场景随时间变化的视图以及一个声明性的用户界面显示系统。就像视频一样，您可以随意查找和了解世界的状况。像HTML文档一样，其表示是根据允许自省的模型进行集中和结构化的。但是，通过将单独的流更新绑定到单个对象中，XVIZ还允许轻松浏览和查询数据。 XVIZ流是使用特定基本类型在特定时间发生的一系列离散更新。可以描述信息的对象，例如激光雷达点云，相机图像，对象边界，轨迹，随时间变化的车辆速度以及预测计划。为了简化用户的介绍，可以对这些对象进行单独设置样式（包括在流级别）或分配样式类。街景。 gl是用于构建使用XVIZ协议中的数据的Web应用程序的工具包。提供可插拔组件以在3D视图，图表，表格，视频等中可视化XVIZ流。它解决了常见的可视化难题，例如数据流，坐标系，相机，动态样式之间的时间同步以及与3D对象和十字的交互-组件，以便用户可以将更多时间用于构建自动车辆软件本身。渲染性能为streetcap。 gl的主要目标。基于React和Uber成熟的WebGL驱动的可视化平台，它可以支持实时回放以及与场景之间的流畅交互。