虚拟软件仿真

实现闭环仿真对控制系统进行测试验证，节约时间、减少成本

硬件在环测试

更加有效的测试嵌入式控制系统，缩短开发周期，提升开发效率

数据回放软件

准确还原现场车辆各项数据，实现远程车辆调试

虚拟软件仿真

实现闭环仿真对控制系统进行测试验证，节约时间、减少成本

硬件在环测试

更加有效的测试嵌入式控制系统，缩短开发周期，提升开发效率

数据回放软件

准确还原现场车辆各项数据，实现远程车辆调试

核心技术

CORE TECHNOLOGY

感知及多传感器融合技术

无人驾驶车辆自主行驶过程中的环境感知需要多目标检测、跟踪和辨别, 辨别包括目标的身份、动态事件和活动。对于多传感器系统而言，信息具有多样性和复杂性，因此对信息融合算法的基本要求是具有鲁棒性和并行处理能力。其他要求还有算法的运算速度和精度；与前续预处理系统和后续信息识别系统的接口性能；与不同技术和方法的协调能力；对信息样本的要求等。一般情况下，基于非线性的数学方法，如果具有容错性、自适应性、联想记忆和并行处理能力

智能决策及规划技术

智能驾驶的主要目的是为人们提供安全、舒适及高效的出行体验。大多数的交通事故产生的原因来自于驾驶员人为因素，例如疲劳驾驶、情绪驾驶以及路况判断失误等。因此，合理的选择驾驶行为及路线规划是智能驾驶的一个重要环节。其中，行为决策负责在接收到全局路径后，根据从感知模块得到的环境信息（车辆速度、障碍物及道路信息等），做出具体的行为决策（如变道、跟车、减速等）。而规划的任务则是在接收到决策层的宏观动作指令之后，将其转化成一条更加具体的行驶轨迹，从而能够生成一系列控制信号（油门、方向盘转角、刹车等），实现车辆的自动行驶。

车辆动力学横纵向控制技术

通过预先定义的接口获取车辆上的CAN信号，并对信号进行抽象为如CarEvent，CarState，RadarData，CarContro l等数据包并进行数据分发，以便感知算法，融合算法以及规划控制等算法可以获取需要的信息。控制算法将控制命令下发到carcontroller模块中进行CAN信号的封装以及发送。实现车辆与算法之间的交互。