CNOA量产项目开发产品系统

聚焦L2+至L4级智能驾驶两大核心落地场景：城市NOA量产车端感知与云端数据闭环。车端解决城市复杂路口多类型目标感知问题，云端通过海量数据训练应对长尾场景，形成"采集-训练-部署"闭环。

1. 量产车端多传感器融合系统
全向融合感知：基于6V5R1L配置，实现多传感器优势互补，保障城市道路全向安全覆盖
多视角跟踪：BEV空间下统一进行车辆、车道线时序跟踪；分别维护Lidar、RV单源航迹
全局航迹管理：设计代价矩阵实现单源与全局航迹最优关联，解决目标ID频繁切换
状态估计平滑：采用CV/CTRA运动模型，通过卡尔曼滤波精细调参，消除传感器跳变
2. 云端算法平台
精细化识别：10类障碍物（含三轮车、交通锥等中国特色目标）+ 16类复杂红绿灯（含计时、进度条、待行区）
模型部署：基于PaddleServer+Django封装云端推理服务，支撑离线验证或车端模型蒸馏

车端实现
采用前/后融合混合架构，基于卡尔曼滤波与多假设跟踪实现目标时序关联
实现CTRA模型离散化与滤波更新，通过实车数据标定过程噪声
解决丢帧、时间不同步等量产工程问题，预研行泊一体融合架构
云端实现
基于PaddleDetection训练10类障碍物（PP-YOLOE），基于Detectron2训练16类红绿灯
构建RESTful API实现模型版本控制与A/B测试，支持数据云端补标