drawtonomy — 自动驾驶场景白板

找到你需要的内容

文档围绕四类需求组织,选一个最贴近你目标的入口。

教程 动手学习。从一张白板到一幅完整场景的分步课程。

操作指南 完成具体任务。车道、车辆、导出和导入的实操配方。

参考 查阅事实。快捷键、文件格式、图形目录与 SDK API。

原理说明 理解模型。drawtonomy 为什么这样设计。

drawtonomy 是什么?

drawtonomy 是一块自动驾驶场景白板——你放进论文里的插图、设计评审前临时画的幻灯片、电话会议中给团队解释边角案例时画的示意图,以及在写 OpenSCENARIO 文件之前先勾勒出的那个场景。

打开网址,在无限画布上绘制车道和路口,放置车辆、行人、信号灯、人行横道和路面标线,然后保存或导出。无需安装、无需账号,任何数据都不会上传。

它存在的理由很简单:通用绘图工具和幻灯片软件不知道”车道”是什么,所以每当东西移动一下,道路几何就要重画。drawtonomy 把车道、路口以及自动驾驶场景里的其他词汇当作内置图形来处理,迭代过程中图形始终保持正确。

大家用它做什么

论文与学位论文配图

清晰的矢量自动驾驶场景图,可以直接嵌入 LaTeX、幻灯片和 Markdown, 导出格式包括 drawtonomy.svg、PDF 或 EPS。

设计讨论用示意图

几秒钟画出变道动作、无保护左转或遮挡场景。把结果分享出去, 明天还能在同一画布上接着讨论。

编写前的场景草图

在写 OpenSCENARIO XML 之前先画出场景,草图完成后再导出 .xosc / .xodr。

地图与 ROS 标注

在卫星图背景上描出车道,编辑 Lanelet2 OSM 地图,或在 ROS 占据栅格上标注路径与障碍物。

比通用绘图工具快在哪里

自驾领域专属图形

车道、路口、人行横道、信号灯、路面标线、车辆和行人都是内置图形。 你也可以添加自己的 SVG 模板,通过 PR 贡献回项目。

拓扑感知的车道

每条车道都带有 Next / Previous / Left / Right 四组连接关系。 两条共享边界的车道会共用同一组边界点,拖动一次两边一起动。

无限画布与卫星图背景

任意大小的图都能平移和缩放。叠上卫星图或路网图作为底图, 照着真实路口画。自动吸附与共享点保证几何一致,无需手工修整。

免费、纯浏览器

不用装、不用注册、不上传。打开保存好的 drawtonomy.svg, 场景以及所有连接和遮挡关系都会原样恢复。

通向仿真和地图工作流的桥梁

白板是核心;下面这些是把图传递到工作流后续阶段的方式。

可重新编辑的 SVG,适合论文和幻灯片

drawtonomy.svg 是普通 SVG,在浏览器、GitHub 和幻灯片中都能直接预览, 并且能在 drawtonomy 中重新打开,所有连接保持完好。 文档与论文配图的默认选择。

Lanelet2 双向兼容

打开 Lanelet2 OSM 地图编辑后再导出回 OSM——支持 Autoware 示例地图。在已有高精地图上勾画修改时非常实用。

ASAM OpenDRIVE / OpenSCENARIO

导出 OpenDRIVE 1.8 与 OpenSCENARIO 1.3——若希望在仿真器中回放, 可一并打包为 esmini 可直接使用的 zip。

AI 场景生成器

用自然语言描述场景,或粘贴 OpenSCENARIO XML,就能得到一张可编辑的画布。 输出仍是普通的 drawtonomy 场景,可以像平常一样继续打磨。

给扩展开发者

如果你想在 drawtonomy 之上构建自己的工具,而不仅是使用它,请阅读 扩展 drawtonomy。SDK 源码、示例和参考都和本站点一起放在 github.com/kosuke55/drawtonomy。