自动驾驶技术的进步离不开高质量的数据标注，它是机器学习模型训练的燃料，使车辆能够理解复杂的道路环境，做出安全有效的决策。数据标注涵盖了从二维图像到三维点云的各种类型，每一种都针对特定的感知需求。本文介绍自动驾驶标注中四种核心的类型。

1、车道线标注

车道线是道路上基本的元素之一，对于自动驾驶系统来说，识别和理解车道线至关重要。车道线标注包括区域标注、分类标注以及语义标注，旨在让车辆了解道路结构，遵循正确的行驶轨迹。通过高精度的标注，系统能够实时监测车道边界，确保车辆在复杂路况下保持在车道内行驶，避免偏离或碰撞。

2、2D车辆与行人标框标注

在自动驾驶中，识别并跟踪道路上的其他车辆和行人是基本功能。2D车辆与行人标框标注是常见且基础的标注方式，它在图像上为每个目标绘制边界框，并对其进行分类。这种标注方法不仅帮助车辆感知周围环境，还支持后续的追踪与预测，确保在遇到其他道路使用者时能够采取适当的避让或减速措施。

3、指示牌/信号灯标注

交通指示牌和信号灯是道路语言的一部分，它们传达了交通规则和指引。指示牌/信号灯标注通过识别并分类这些重要信息，确保自动驾驶系统能够像人类驾驶员一样理解并遵守交通规则。无论是限速标志、禁止转弯还是红绿灯，这些标注使得车辆能够安全地在交叉路口和其他关键点做出正确决策。

4、3D点云标注

随着激光雷达（LiDAR）技术的普及，3D点云标注成为了自动驾驶感知能力的重要组成部分。它允许车辆在三维空间中定位自身，同时识别和测量周围物体的距离、形状和运动状态。3D点云标注特别适用于检测和跟踪机动车、非机动车和行人，以及道路分割和中心线提取。这种标注增强了车辆对环境的立体感知，尤其是在视觉受限条件下，如夜间或恶劣天气。

综上所述，车道线、车辆与行人标框、指示牌/信号灯以及3D点云的标注，构成了自动驾驶系统感知环境的核心能力。