Comment un pipeline d'annotation semi-automatisé transforme les flux bruts capturés de Basic Safety Messages en événements de référence annotés — quasi-collisions, avertissements de véhicule masqué, précurseurs de collision frontale — utilisés pour noter le logiciel V2V du véhicule.
Lorsque deux véhicules instrumentés se croisent, leurs trajectoires RTK enregistrées indépendamment sont alignées dans le temps et différenciées pour calculer une courbe de référence de vitesse de rapprochement et de temps avant collision précise au centimètre — une base bien plus solide que de se fier à la propre estimation embarquée de chaque véhicule de la position de l'autre, dérivée du contenu BSM décodé.
Une fois un corpus d'événements annoté, le logiciel consommateur de V2V du véhicule est exécuté sur chaque trace capturée et noté selon qu'il a déclenché le bon avertissement dans la bonne fenêtre temporelle — précision et rappel par rapport aux étiquettes confirmées par des humains deviennent la métrique principale de blocage de publication pour chaque build logiciel.