स्वायत्त ड्राइविंग शोधपत्रों के लिए चित्र

आप एक self-driving, autonomous-driving (AD), या ADAS शोधपत्र लिख रहे हैं — workshop submission, IEEE journal, arXiv preprint, या thesis chapter — और आपको driving scene का एक चित्र चाहिए। शायद prediction work के लिए lane-merge corner case, शायद planner के लिए unprotected left turn, या शायद perception evaluation के लिए pedestrian crossing।

इस चित्र में तीन गुण होने चाहिए:

• Clean — कोई irrelevant background नहीं, कोई simulator screenshot का proprietary look नहीं।
• Scalable — vector format, pixelated PNG नहीं।
• बाद में editable — जब reviewers variant मांगें, figure scratch से दोबारा न बनाना पड़े।

drawtonomy इसी combination के लिए बना है।

अन्य tools के बीच drawtonomy की स्थिति

इनमें से हर tool अपने क्षेत्र में बेहतरीन है, और इनसे हर रोज़ अच्छे paper figures बनते हैं। drawtonomy एक खास combination के लिए है — domain-aware 2D canvas जिसमें लेन / vehicle / pedestrian shapes हों और revision के लिए re-editability भी।

• PowerPoint / Keynote सभी fields में figures के लिए universal choice हैं, और इनसे बहुत clean paper figures निकलते हैं। ये general-purpose tools हैं, इसलिए road geometry primitive shapes से बनानी होती है — built-in lane semantics नहीं होती।
• Excalidraw / tldraw बेहतरीन whiteboards हैं जिनका UX बहुत अच्छा है। ये generic diagramming पर focused हैं, domain-specific shapes पर नहीं — इसलिए lane direction, connections, और dashed markings आमतौर पर हाथ से खींचने होते हैं।
• CARLA / SUMO screenshots तब natural choice हैं जब figure को actual simulator reflect करना हो — जैसे “इन scenes पर evaluate किया” वाले appendix figures। इनका visual style simulator-flavoured होता है, जो उस context के लिए सही है।
• TikZ in LaTeX fully precise, LaTeX-native figures के लिए gold standard है, और इससे बहुत beautifully crafted figures बनते हैं। इसमें compile-iterate loop लंबा होता है, जो हर figure में समय लेता है।

drawtonomy slide tool और TikZ के बीच है: built-in लेन / vehicle / pedestrian shapes के साथ 2D canvas। अगर आपका existing toolchain अच्छे figures पहले से दे रहा है, तो उसे बदलने की ज़रूरत नहीं — drawtonomy तब सबसे उपयोगी है जब आपको domain-aware shapes और re-editability एक ही editable file में चाहिए।

Paper figures के लिए drawtonomy workflow

1. लेन sketch करें Lane Tool से। Centerline click करें; drawtonomy automatically left और right boundaries generate करता है। लेन merge के लिए merging लेन अलग draw करें और Next Lane से predecessor / successor connect करें।
2. Participants रखें। Vehicles, pedestrians, traffic lights, और crosswalks toolbar में हैं। Canvas पर drag करें।
3. Motion indicate करें। Path arrows उपयोग करें (clean schematics के लिए Arrow style, corridor emphasise करने के लिए Band style) — intended trajectories दिखाने के लिए।
4. Grayscale के लिए style करें। कई journals अभी भी grayscale में print करते हैं। Attribute Panel से color, opacity, और stroke separately set करें ताकि palette grayscale conversion में भी काम करे।
5. .drawtonomy.svg के रूप में save करें (drawtonomy का native SVG format)। यह default choice है। यह regular SVG है, इसलिए LaTeX, browsers, GitHub, Markdown, और slide tools सब correctly preview करते हैं — बिना किसी conversion के। और यह drawtonomy में भी re-editable है — जब reviewer “same figure but three lanes instead of two” मांगे, तो file reopen करें, दो चीज़ें बदलें, re-export करें। दोबारा खींचने की ज़रूरत नहीं।
6. Raster asset तभी export करें जब ज़रूरी हो। अगर venue PNG insist करता है, same scene से high-DPI setting के साथ PNG export करें। .drawtonomy.svg source file editable source of truth बनी रहती है।

LaTeX integration tips

.drawtonomy.svg file valid SVG है — किसी भी दूसरे SVG के लिए जो LaTeX paths काम करते हैं, वही यहाँ भी काम करते हैं:

• svg package के ज़रिए \includegraphics{}। File directly include करें: \includegraphics[width=\linewidth]{your-figure.drawtonomy.svg}। svg package + inkscape toolchain काम करता है लेकिन CI पर finicky हो सकता है। Predictable builds के लिए एक बार locally PDF convert करें (inkscape --export-type=pdf your-figure.drawtonomy.svg) और resulting PDF को \includegraphics{} करें।
• Fonts। अगर figure में standard set से बाहर fonts हैं तो xelatex engine set करें; otherwise safe approach है — SVG में कोई text नहीं, सारा text LaTeX caption में।
• Submission packaging। कई venues .pdf या .eps format चाहते हैं। Submission time पर .drawtonomy.svg → PDF / EPS convert करें, लेकिन repo में .drawtonomy.svg file revisions के editable source के रूप में रखें।

Paper और slides दोनों में जाने वाले figures के लिए:

• .drawtonomy.svg को single source बनाएं। Paper के लिए .pdf re-export करें अगर build require करता है, और slides के लिए .png (transparent background)। अगली revision के लिए same file reopen होगी।

यह right tool कब नहीं है

• Photorealistic figures (sensor renderings, neural-rendering results) के लिए अपना simulator screenshot pipeline रखें।
• Dense urban networks के लिए drawtonomy की सीमाएं हैं — real HD-map tool उपयोग करें।
• Highly stylised illustrations (cover art, marketing visuals) के लिए Illustrator या Affinity बेहतर typographic control देंगे।