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需求背景

高阶智能辅助驾驶基础平台是实现自动驾驶的前提和先进技术，其开发设计内容是将用于智能网联汽车各种高精度传感器、控制器与底盘原型车系统进行融合，支撑自动驾驶数据采集、传感器标定、感知融合、决策控制算法等，为自动驾驶域控制器功能开发提供载体。

要实现基于实车的高阶智能辅助驾驶基础平台的功能集成开发，主要需要解决两个方面的技术难题：一方面要解决硬件集成问题，即需要在线控底盘基础上，对高阶自动驾驶硬件所需的高精度传感器（激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器、V2X天线、GPS天线），控制器设备（DSPACE、、AUTOBOX、工控机、高精度惯性组合导航、周视控制器、数据交换机、激光雷达控制盒），以及数据采集设备（CANOE、Vehicle Spy ），进行系统集成设计；以达成系统稳定性、系统供电平衡、系统响应性能、传感器标定、系统维护便利性的目标；另一方面，还需要突破软件集成问题，具体包括解决基础网络架构设计、基础功能逻辑集

需解决的主要技术难题

高阶智能辅助驾驶基础平台集成开发与应用变现需要解决的技术难题包括：

1. 传感器数据融合与处理：智能辅助驾驶系统需要从多个传感器（如摄像头、雷达、激光雷达等）获取数据，并对这些数据进行融合和处理，以提供准确的环境感知和决策支持。如何有效地融合不同传感器的数据，并实时处理大量的数据是一个技术难题。

2. 环境感知与场景理解：智能辅助驾驶系统需要对道路、交通标志、车辆、行人等进行准确的感知和理解，以实现对周围环境的高精度感知和预测。如何通过计算机视觉、深度学习等技术实现对复杂场景的准确感知和理解是一个挑战。

3. 决策与规划：智能辅助驾驶系统需要根据环境感知结果和用户的意图进行决策和规划，以实现安全、高效的驾驶行为。如何通过机器学习、强化学习等技术实现智能决策和规划是一个关键问题。

4. 人机交互与用户体验：智能辅助驾驶系统需要与驾驶员进行有效的交互，并提供良好的用户体验。如何设计友好、直观的人机交互界面，以及如何通过语音识别、自然语言处理等技术实现智能交互是一个技术难题。

5. 安全与可靠性：智能辅助驾驶系统需要具备高度的安全性和可靠性，以保障驾驶员和车辆的安全。如何设计系统架构、算法和软硬件结构，以及如何进行系统测试和验证是一个关键问题。

6. 数据隐私与安全：智能辅助驾驶系统需要处理大量的车辆和驾驶员数据，如何保护数据的隐私和安全是一个重要的技术难题。如何设计安全的数据传输和存储机制，以及如何进行数据的匿名化和加密是一个挑战。

7. 法律与道德问题：智能辅助驾驶系统涉及到法律和道德等伦理问题。如何解决智能辅助驾驶系统在道路交通法规、责任分配等方面的法律问题，以及如何解决系统在道德决策等方面的伦理问题是一个复杂的挑战。

期望实现的主要技术目标

、商业模式推动产业转型

   基于高阶智能辅助驾驶基础平台开发新产品，为行业、科研奠定大量线控数据和算法基础；为教育提供先进的技术教学装备，以培养创新性应用人才；同时，为示范运营提供基础开发平台，在平台上进行感知、融合、决策、控制等算法开发，以支撑城市智慧交通建设。

二、技术突破解决行业共性问题

1、开发成本高，线控调试过度依赖国外进口设备。本项目自主开发采用国产设备（USB-CANFD）诊断工具，自主完成编写上位机程序，实现线控底盘功能验证。

2、教育行业产品空缺：教育行业缺乏智能网联汽车新一代教学装备，社会缺少智能网联汽车核心技术人才。

3.通过本课题中的关键技术攻关，提高自动驾驶车辆控车信息源的可靠性，加快我国自主化智能汽车的推广应用，加速我国汽车行业智能化、网联化转型。推动我国汽车行业自主可控与自主创新能力的打造。

三、直接经济效益：通过本项目实施，开发智能教育装备、智能竞赛装备、智能驾驶示范运营等产品220台，直接经济效益6600万元，通过建立平台化技术方案，产品开发周期可缩短至10天/台

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