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ASAM OpenLABEL是首个关于感知数据标注的国际标准，定义了对象和场景的标注格式和标注方法，提供了一个关于如何使用标签方法和定义的指南。
目前各方对驾驶环境中对象分类和描述的方式出现了明显的差异，该种分类和描述也是所有自动驾驶系统（ADS）感知的基本组成部分。只有基于对象进行有序分类和描述，自动驾驶系统才能对周围环境的状态有基本而深刻的感知。
在全球自动驾驶行业积极发展的背景下，由于行业内缺乏通用的标签标准，导致了以下问题：
1）阻碍V2V发展：在涉及同时存在两个或多个不同自动驾驶车辆的复杂情况下，不同主体对周围环境的不同描述和理解可能会导致事故发生。
2）数据共享问题：采用不同标签分类法和规范的组织之间进行数据共享是一项非常困难的任务。
3）标注质量降低：每个单独的标注任务都需要特别的培训，甚至需要开发定制的软件功能，标准不统一可能致使这些功能带来更高的错误概率，从而威胁到安全。
4）旧标签的弃用：ADS开发是一个长期的过程，需要考虑到驾驶场景、传感器等的升级优化，标签的数量和全面性也将发生变化。
因此，需要一种灵活的描述语言来满足未来的扩展和修改需求，并保证向后兼容性。
使用标准格式将有助于节省转换带注释数据的成本和资源。ASAM OpenLABEL将以JSON格式表示，并将指定哪些坐标系用作标签的参考，可以很容易地由工具和应用程序进行解析（图4-9）。
图4-9 ASAM OpenLABEL JSON格式示意图
ASAM OpenLABEL还将通过增强标记动作、意图和对象之间关系，提供在场景中（一个时间点/帧）以及跨多个场景标记对象的方法。
ASAM OpenLABEL格式可为不同类型的数据管理提供相对应的标记方法，包括二维和三维边界框、三维边界框的旋转、图像和点云的语义分割等（图4-10）。这些语义分段可以是实例类、单个/多个类、部分类或完整类。
重要的是，标签要符合用户或公司使用者的分类定义。因此，项目组计划在ASAM OpenLABEL标准中加入在标记过程导入本体和分类的内容。同时，项目组与ASAM OpenXOntology项目密切互动，以便ASAM OpenLABEL与OpenX域模型保持一致，并为ASAM OpenXOntology标准提供输入。由于ASAM OpenLABEL和ASAM OpenXOntology目前正在并行开发，ASAM OpenLABEL标准将与外部本体一起开发，可以使用ASAM OpenLABEL应用指南帮助用户导入相关本体。
图4-10 注释场景的标签示例
ASAM OpenLABEL的开发始于2021年1月，包含以下工作组：
1）用户指南：用户指南将帮助ASAM OpenLABEL的未来用户将标准应用于他们的用例，用户指南内将附有示例。
2）协调：本工作组的主要任务是确保ASAM OpenLABEL与ASAM领域中的其他标准保持一致。
3）标记：对象和场景标记工作组应为场景中标识的对象（某一时间点）创建标记规范。
4）对象标记：本工作组的重点是描述如何标记单个对象。
5）场景标记：本工作组关注如何在场景上下文中标记对象，主要包括条件标签、事件标签、操作标签、关系标签。
6）场景标签：本工作组将在元级别上定义场景标签，包括可以从场景内容派生的标签以及不可派生的标签。
7）数据格式：本工作组将根据概念文件中给出的输入和规范工作组提供的输入创建JSON格式。
8）标准文件：本工作组与所有其他工作组密切互动，并负责创建最终标准文件。相关工作将主要由服务供应商执行。
ASAM OpenLABEL的第一个版本已于2021年11月发布。