用途：把行车数据集（KITTI、nuScenes、Waymo、自定义日志、ROS/ROS2 bag、.mat、.csv、.xls、视频等）的原始传感器数据封装为 scenariobuilder.* 对象，包括 GPSData、CameraData、LidarData、ActorTrackData、Trajectory 和 laneData，并提供 DLA 暴露的每一步预处理命令行接口（同步、裁剪、偏移、归一化、时间戳转换）。封装完成后，规范做法是交给 matlab-use-scenario-builder 做轨迹平滑、场景生成、车道定位及 RoadRunner / drivingScenario / OpenSCENARIO / OpenDRIVE / OpenCRG / Unreal 导出。
主要能力：GPS/GNSS/IMU、激光雷达点云、相机图像、标定文件与 3D 边界框标注的读取与映射；多传感器同步、偏移校正、按段裁剪、时间戳归一化；无标注时从激光雷达计算目标轨迹（深度学习检测器、聚类+跟踪、相机检测三种路径）；激光雷达到相机的投影验证。
使用方式：先检查数据集目录结构、可用传感器模态、是否已有标注与标定文件，再写导入代码。GPSData 的规范构造为三行：scenariobuilder.GPSData(timestamps, latitude, longitude, altitude) 后必须调用 convertTimestamps(gpsData, "numeric") 与 normalizeTimestamps(gpsData)。多传感器同步示例：convertTimestamps(gpsData, "numeric"); convertTimestamps(trackData, "numeric"); timeRef = normalizeTimestamps(gpsData); normalizeTimestamps(trackData, timeRef); synchronize(trackData, gpsData)。激光雷达须经 scenariobuilder.LidarData 封装，多雷达各建一个并设不同 Name。
限制：DLA（drivingLogAnalyzer）为可选检查工具，不得在封装后自动启动，仅在用户明确要求或报告传感器问题时使用；它不接受编程式传感器输入，需对象已在基础工作区后裸调用 drivingLogAnalyzer，再由用户经 GUI 导入。无标注时计算轨迹需大量处理与调参，密集城市场景效果差，聚类易产生巨型簇与误检，相机检测仅给 2D 框。非行车传感器数据（医学影像、音频等）不在范围内。具体收费、价格与平台信息暂未提供。