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Uber希望基于开放式系统，为工程师在开发无人驾驶汽车时创建一个标准的可视化系统。

虽然Uber并未掩饰其对无人驾驶汽车的野心，但该旅行公司正在悄悄地为该行业开发新技术。后者是无人驾驶车辆可视化系统（AVS）的一个新的开放版本，它将使开发人员和工程师能够以一种易于理解和标准化的方式共享无人驾驶车辆的数据。

“了解无人驾驶汽车在城市环境中航行时会看到什么，对于开发使它们安全工作的系统是必要的。”，工程师Ubera Xiaoji Chen，Joseph Lizi，Tim Wojtashek和Abhishek Gupta都写在他们的博客上。“就像我们使用标准路牌和道路基础设施来帮助驾驶员一样，无人驾驶汽车开发商将配备标准的可视化平台，该平台将显示传感器的输入，图像分类，显示交通信息并使用所有其他方法用于创建最近空间的准确图像。”

借助新的AVS，Uber为工程师提供了一个基于Web的工具，用于创建用于分析自动驾驶车辆的感知，运动和数据处理的应用程序。 Uber希望使用开源工具为开发人员提供一个自主和标准化的环境，从而消除了开发人员为自动驾驶汽车创建自己的可视化软件的需求。“使用AVS中的抽象可视化，开发人员可以专注于为运输系统，远程协助，地图绘制和模拟开发基本的自治功能，” Uber工程师团队写道。

自动驾驶不仅是汽车制造商的挑战。大型技术公司，例如Google，Microsoft和Nvidia，以及各种学术机构和初创公司，都在解决此任务的各个方面。显示无人驾驶汽车在其周围“看到”什么的可视化工具对于确保无人驾驶汽车的安全运行特别重要。由于不断引入更先进的触摸技术和其他硬件解决方案，因此为工程师创建了一个不断发展的生态系统，因为可视化不仅成为数据复制，而且还成为模拟环境以及映射，图像收集，数据标记等工具。这本身就创建了围绕提供工具构建的整个基础架构，工程师完成这些任务所必需的。

但是，在所有这些过程中，Uber工程团队表示，明显缺乏标准。 Uber博客说：“缺乏可视化标准已经导致工程师基于现成的技术和框架来构建自己的工具，以快速提供解决方案。” “但是，根据我们的经验，围绕各种不同的即用型组件开发工具的这些尝试导致创建了缺乏良好支持，不灵活且通常不完整的系统，从而无法为该平台奠定坚实的基础。”

AVS分两层运行。第一级XVIZ是数据层，用于处理来自自动驾驶汽车中各种传感器的信息流，例如来自汽车激光雷达的点云。第二层streetscape.gl从XVIZ获取所有数据，并将其转换为3D图形，图表，表格和视频形式的可视流，具体取决于用户的喜好。

Uber公开了AVS源代码，他们不仅希望简化开发人员的访问，还希望吸引第三方开发人员添加新功能并为该平台做出贡献。Uber工程团队表示，它希望AVS能够随着时间的推移扩展到除自动驾驶汽车之外的其他区域，以及其他与机动性相关的领域，例如城市投资，地理空间分析和高级地图绘制等。“我们相信，开放的数据和工具策略可以帮助政府，开发人员，研究人员以及整个行业加快将来创建更智能的运输生态系统的过程。”

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