完整智能驾驶架构
统一接入环境感知、定位、预测、规划与控制模块,保留车辆平台和场景规则的适配空间。
根据车辆类型、道路开放程度和运营目标,组合软硬件模块与验证节点,形成清晰的系统边界和交付结果。
统一接入环境感知、定位、预测、规划与控制模块,保留车辆平台和场景规则的适配空间。
融合视觉、雷达与定位数据,识别道路边界、障碍物和动态目标。
针对交通参与者和作业规则实时生成可执行行驶路径。
连接路侧感知、信号控制和车载系统,补充车辆视野与通行信息。
实车验证 / 数据可追溯系统设计不止停留在算法演示阶段。我们将接口定义、环境条件、测试方式和风险记录纳入同一套工程流程,便于车辆团队进行阶段评审与后续维护。
从道路理解到异常处理,六项能力对应具体测试维度,减少系统集成中的信息断点。
多源数据融合,持续识别车辆、行人、车道与道路边界。
测试维度:遮挡、逆光、雨雾关键链路保留冗余策略,支持异常情况下的安全降级。
测试维度:链路故障、接管策略结合交通规则与场景约束,输出稳定、可解释的驾驶动作。
测试维度:动态目标、突发事件记录运行数据、问题样本和版本变化,支持算法持续迭代。
测试维度:数据回放、问题复现按道路结构、车辆尺寸和运营规则调整系统参数。
测试维度:园区、物流、矿区以风险清单和测试用例覆盖功能、性能及运行边界。
测试维度:边界工况、回归测试累计测试里程 / 公里
按项目阶段记录已验证场景 / 类
道路与作业场景规划响应 / ms
以具体配置实测为准验证层级 / 级
仿真至运营迭代每个节点都有对应的输入、验证方法与交付物,让项目进度和风险评审保持同步。
采集道路、车辆、交通规则与运营边界。
场景报告完成传感器、线控底盘和通信接口匹配。
接口清单通过回放与虚拟工况检查规划控制逻辑。
风险评审在可控环境中验证车辆行为和降级策略。
测试报告根据运行数据优化规则、模型和维护计划。
版本记录针对不同道路和作业任务,记录挑战、配置、验证方式与现场结果,不以单一指标替代完整评估。
SAFETY BY SCENARIO
系统安全需要被拆解为可测量的场景、工况和响应路径,才能服务持续运营。



园区物流负责人需要的不只是自动行驶能力,还包括路线配置、异常接管、任务记录和车辆维护之间的协同。
不同角色从车辆适配、测试闭环和运营维护角度提出反馈,评价以具体工作内容为依据。
接口清单和标定记录比较清楚,车辆底盘适配阶段能够快速定位需要联调的信号。
测试用例按道路和异常工况拆分,问题回放与版本记录让回归验证更容易安排。
远程接管和任务记录适合日常运营管理,路线调整也能结合现场规则逐步推进。
聚焦感知融合、测试验证、车路协同和低速运营中的技术变化,记录可落地的工程议题。

在城市道路和园区混行环境中,感知系统需要同时面对遮挡、光照变化与动态目标,测试设计也因此更重视组合工况。
从触发条件、接管时间到车辆状态记录,建立可复用的风险评审清单。
路侧信息应与车辆自身感知形成互补,部署前需明确通信和维护责任。
系统落地需要车辆、零部件、道路设施、运营和测试认证共同参与,接口边界决定协作效率。
围绕传感器、测试、部署和运营维护,给出项目早期最需要确认的工程信息。
可优先应用于园区接驳、仓储物流、封闭道路运输、矿区作业和固定线路摆渡等边界清晰的场景,也可根据道路开放程度逐步扩展测试范围。
配置取决于车辆尺寸、目标速度、道路结构和安全冗余要求,通常需要组合摄像头、激光雷达、毫米波雷达、定位和惯性测量设备。
一般按照仿真回放、封闭场地、低风险实车道路和运营迭代逐级推进,每个阶段都应记录测试条件、异常事件、车辆响应与整改结果。
周期与车辆改造、传感器供货、道路条件和测试许可有关,固定线路低速项目可先完成阶段性验证,再根据数据质量安排后续扩展。
可按项目权限管理采集、脱敏、传输、存储和访问记录,对原始数据、问题样本和软件版本建立对应关系,便于审计与问题复现。
运营阶段需要持续进行传感器标定、地图和规则更新、异常数据回放、软件版本回归及远程诊断,并根据季节和线路变化复核测试用例。
告诉我们车辆类型、运行区域和当前阶段,我们将从传感器配置、系统接口、测试路径与运营要求展开技术沟通。