知识点 › 场景挖掘与标注
4D 自动标注
4D Auto-labeling
定义
把「单帧 3D 框」升级为「时序一致的 4D 轨迹 + 速度 + 朝向」：先建局部地图/占据，再做多帧联合优化，最后投影回各帧。是端到端与轨迹预测的数据基础。
关键要点
- 4D 标注的核心是「跨帧 ID 一致」与「运动学合理（无跳变）」
- 点云累积建图能显著提升远处/遮挡目标的标注质量
- 成本比 2D 框高一个量级，但复用价值也高（可派生检测/预测/规划多任务标签）
面试怎么答
讲「一次标注、多任务复用」的 ROI 逻辑。