自动驾驶论文中的场景图

你正在撰写自动驾驶（AV/AD）或 ADAS 领域的论文——研讨会投稿、IEEE 期刊、arXiv 预印本或学位论文章节——需要一张驾驶场景图。也许是预测工作中的车道合并边界场景，也许是规划器用到的无保护左转，也许是感知评估中的行人过街场景。

这张图需要：

drawtonomy 在这方面的表现还算不错。

与其他工具的定位比较

这些工具各有所长，每天都有大量优质论文配图用它们制作完成。drawtonomy 针对的是一种特定组合需求——一个内置车道/车辆/行人形状、支持反复修改的领域感知 2D 画布。

PowerPoint / Keynote 是各领域论文配图的通用首选，产出了大量简洁的图表。它们是通用工具，路网几何需要用基础图形手动搭建，而非内置车道语义。
Excalidraw / tldraw 是体验出色的白板工具，专注于通用图表，不针对特定领域形状，因此车道方向、连接关系和虚线标线通常需要手动绘制。
CARLA / SUMO 截图 是当图表需要反映实际仿真器环境时的自然之选——例如”在这些场景上评估了”的附录图。它们带有仿真器视觉风格，用于此目的非常合适，但用于正文中的示意图时有时不够理想。
LaTeX TikZ 是精确度最高的 LaTeX 原生图表方案，许多精心制作的图表都用它完成。代价是每张图的编译迭代周期比直接操作画布要长。

drawtonomy 介于幻灯片工具和 TikZ 之间：一个内置车道/车辆/行人形状的 2D 画布。如果你现有的工作流已经能用上述工具顺畅出图，继续沿用即可；当你需要领域感知形状与可再编辑性合二为一时，drawtonomy 最能发挥作用。

用车道工具绘制车道。 单击中心线，drawtonomy 自动生成左右边界。对于车道合并，单独绘制合并车道并用 Next Lane 连接前驱/后继。
放置参与者。 车辆、行人、交通灯和人行横道都在工具栏中，拖放到画布上即可。
标注运动意图。 使用路径箭头（Arrow 样式适合简洁示意图，Band 样式适合强调通道）展示预期轨迹。
针对灰度调整样式。 许多期刊仍以灰度印刷。Attribute Panel 允许分别设置颜色、透明度和描边，以便在去除颜色后图表仍可读。
保存为 .drawtonomy.svg。 这是默认应选择的格式。它是标准 SVG，LaTeX、浏览器、GitHub、Markdown 和幻灯片工具都能正确预览，无需转换。同时它也可在 drawtonomy 中重新编辑——审稿人要求”相同图表但改为三条车道”时，重新打开保存的文件，改两处，重新导出即可，无需重绘。
仅在必要时导出光栅资产。 若投稿平台要求 PNG，从同一场景以高 DPI 导出。无论如何，始终将 .drawtonomy.svg 源文件作为可编辑的真值来源。

.drawtonomy.svg 文件是带有额外元数据的合法 SVG，因此适用于任何 SVG 的 LaTeX 方法也适用于它：

通过 svg 宏包使用 \includegraphics{}。 直接用 \includegraphics[width=\linewidth]{your-figure.drawtonomy.svg} 引入。svg 宏包 + inkscape 工具链在 CI 上有时不稳定。为了构建可预测，可以本地转换一次 PDF（inkscape --export-type=pdf your-figure.drawtonomy.svg），然后 \includegraphics{} 引入生成的 PDF。
字体。 如果图表中有标准字体集以外的字体，设置 xelatex 引擎；否则更安全的做法是”SVG 中不放文字，所有文字写在 LaTeX 图注中”。
投稿打包。 许多会议要求图表为 .pdf 或 .eps，投稿时将 .drawtonomy.svg 转换为 PDF / EPS，但在仓库中保留 .drawtonomy.svg 文件作为修改时的可编辑源文件。

同一图表同时用于论文和幻灯片时：