简介 — 自动驾驶场景白板

drawtonomy 是一块面向自动驾驶场景的白板，适用于自动驾驶（AV/AD）和 ADAS 各类场景。无论是论文里的插图、设计评审前画的幻灯片草图、会议中给团队解释边角案例的示意图，还是编写 OpenSCENARIO 文件前先勾勒的那个场景，都可以用它完成。

车道、路口、车辆、行人、信号灯、路面标线和人行横道都是内置图形。车道具备拓扑感知能力——带有 Next / Previous / Left / Right 四组连接关系——所以场景图是一张可以持续编辑的路网，而不是道路几何一变就需要重画的静态图片。

应用入口在 drawtonomy.com。SDK、扩展以及本文档站点的源代码都在 GitHub 上。

常见用途

• 论文、学位论文与技术报告配图。 矢量输出（drawtonomy.svg、PDF、EPS），可以直接嵌入 LaTeX、Markdown 和幻灯片。
• 幻灯片与演讲。 变道、路口、遮挡等驾驶场景示意图——几秒内完成，而不是每个图形花几分钟。
• 设计与算法讨论。 共享的草图画板，用来与同事讨论驾驶行为、边角案例和安全论证。
• 场景编写。 在写 OpenSCENARIO XML 之前先画出场景，或者导入已有的 .xosc 在画布上可视化编辑。
• 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。

适合谁

• 自动驾驶与 ADAS 工程师，撰写内部文档、设计评审材料、事故分析报告时画图用。
• 自动驾驶研究人员与学生，制作论文、学位论文和会议演讲的配图——包括无人驾驶行为研究和 AV 安全分析。
• 场景作者，配合 esmini、CARLA 或自研工具开展场景编写工作。
• 高精地图与 Lanelet2 用户，在已有路网上勾画修改方案。
• ROS 与机器人团队，在 nav2、Cartographer 或 Gmapping 生成的占据栅格上画图。
• 驾校教官与教育工作者，制作教学材料中的示意图。
• 工具开发者，通过扩展 SDK 为编辑器添加新的导出器、导入器或 AI 辅助功能。

文档结构

本站采用 Diátaxis 文档框架。请挑选与你当前任务最匹配的章节。

章节	适用场景
教程	你刚接触 drawtonomy，希望边做边学。
操作指南	你已知道目标，只需要具体步骤。
参考	你只想查一个具体的事实——快捷键、格式或 API。
原理说明	你想理解 drawtonomy 为什么这样设计。
扩展 drawtonomy	你要在 drawtonomy 之上构建工具。

如果不知道从哪里开始，快速入门 只需五分钟，就能从一张空白画布走到一个导出好的场景。