乘用车道路辅助驾驶
融合摄像头、毫米波雷达与定位信息，覆盖车道保持、跟车、变道提示和风险预警的软件协同。
APPLICATIONS & CASES · 04
自动驾驶软件行业应用与案例
针对不同道路、车辆和运营任务，组合感知、规划、控制、仿真与数据闭环能力，让自动驾驶软件从算法验证走向稳定运行。
场景范围
软件模块随任务变化，工程方法保持清晰
从开放道路辅助驾驶到封闭场地无人运输，项目可按道路边界、运行速度、传感器配置和安全策略拆分软件能力，形成可追踪的交付节点。
场景案例索引
八类自动驾驶软件落地任务
每个场景均从输入数据、运行边界、算法模块和验证记录四个维度观察软件表现。
商用车路线运行
面向长距离运输任务，关注驾驶策略、路线约束、驾驶员接管和车队数据回传。
园区接驳与通勤
针对行人密集、路口复杂和站点停靠需求，配置低速感知、行为预测与精细化控制模块。
仓储与园区物流
将路线规划、任务调度、障碍物识别和远程运维连接起来，适应多站点重复运输。
港区与场内运输
基于高精地图、场内交通规则与任务队列，支持车辆定位、避障和交叉作业协同。
矿区及工程作业
结合地形变化、扬尘干扰和作业区边界，强化定位冗余、路径安全与异常处置策略。
车路协同通行
接入路侧感知、信号状态和车辆状态数据，为复杂路口提供更完整的环境信息。
多场景软件验证
通过场景库回放、仿真回归和实车联调，定位算法变化对安全性、舒适性与通行效率的影响。
软件关系
从道路数据到运营反馈的完整闭环
应用场景并非单一算法展示，而是由车辆端软件、云端工具和测试体系共同组成。每次运行产生的数据，都可回到场景库与版本管理中，支持下一轮迭代。
1
道路与任务建模整理地图、交通参与者、作业规则和运行边界
2
车辆端软件集成连接传感器、定位、规划控制及车载计算接口
3
仿真和实车验证执行回放、回归、封闭场地和道路测试
4
数据回传与版本迭代记录问题样本、测试结论和发布变更
应用选择
道路条件决定自动驾驶软件组合
同一套软件能力需要针对道路开放程度、速度范围、障碍物类型和人工接管策略进行参数与模块配置。
让软件在真实运行边界内接受验证
从固定线路的低速接驳，到多车道道路的辅助驾驶，测试目标随场景风险和运营要求逐层展开。
复杂路口
重点观察目标跟踪、信号识别、让行决策与规划轨迹的连续性。
夜间与低能见度
对比不同传感器数据质量，记录感知置信度和降级策略。
高频运营线路
关注任务调度、远程监控、故障恢复与软件更新后的回归结果。
验证依据
每个案例都有可检查的软件记录
用可重复的测试维度替代单次演示，保持算法变更、接口适配和道路表现之间的关联。
场景回放基于真实采集数据复现关键交通事件
仿真回归比较版本变更前后的规划与控制结果
接口检查核对传感器、定位和车辆控制信号
实车联调在封闭场地与限定道路中确认运行边界
技术问答
自动驾驶软件行业应用常见问题
围绕场景接入、软件配置和验证交付，给出项目沟通中最常见的技术答案。
通常不需要全部重做。感知、预测、规划和控制可按接口与运行边界进行模块化配置，再针对车辆尺寸、传感器布局、道路规则和任务目标完成参数适配与回归验证。
园区接驳更关注低速行人交互、站点停靠、固定线路和远程接管；开放道路则需要重点验证车道变化、复杂路口、交通参与者预测以及驾驶员接管提示。
项目启动时会梳理传感器输出、定位数据、车辆状态和控制指令，依据现有通信接口建立数据适配层，并通过录包回放、接口检查和实车联调确认时序与异常处理。
不一定。可先用任务边界和典型风险建立最小场景集，再结合已有数据、仿真生成和封闭场地测试逐步扩展覆盖范围，避免在目标不清晰时盲目采集。
将变更内容关联到场景库和测试集，执行关键场景回归、接口检查及必要的实车验证，并保留测试结果、问题样本和发布记录，便于定位差异。
技术沟通
为你的运行场景配置自动驾驶软件方案
留下车辆类型、道路环境、传感器配置和当前验证阶段，技术团队将依据实际需求安排方案沟通。