通过笔者使用RoadRunner和VTD在自动驾驶虚拟仿真测试场景搭建工作中的总结，对比分析了两款软件的优劣，有利于后来者在软件工具上的选择。

利用机器学习方法（分类）实现静态场景下的测试车辆检测  利用C语言或者Open_CV库，或者是MATLAB软件编写实现静态场景下的测视车辆检测。需使用机器学习方法。代码可以通过一个主函数直接运行出实验结果。  Data文件夹中包含train_34x94（训练集）和test（测试集）两个文件夹。其中，train_34x94文件夹中的数据用于训练模型，包含pos文件夹（内有550个正例样本）和neg文件夹（内有500个负例样本）； Test文件夹中的数据用于测试。  在Test测试集中的总体检测性能的评价指标为Recall、Precision 和F-measure，写出对算法的性能评价和对实现中遇到问题的理解。