自动驾驶

项目包含完整的数据加载、模型训练、验证、推理和评估流程。数据模块支持LLVIP可见光/红外配对图像读取、256×256缩放、归一化和内存预加载；模型模块实现6层编码器-6层解码器结构，并在对应尺度加入跳跃连接；训练模块使用L1重建损失、Adam优化器、每N轮保存权重、断点续训和最佳模型保存；推理模块

8大模块：（1）用户+设备双JWT认证体系；（2）BoardConnTCP/UDP多协议监听+策略模式MessageDispatcher；（3）SensorAlertHandler自动生成TakeOff→GoTo→TakePhoto→Land进度链；（4）FRP多Central支持+故障转移+HTT

ByteTrack是一种轻量级多目标跟踪算法，核心功能是：仅靠检测框的位置信息（无需额外外观模型）即可实现高效、高帧率的多目标跟踪。并为每个目标分配唯一的身份标识（ID）。

系统覆盖五个核心模块：①工作指令（WI）管理：接收TOS作业任务，生成、校验、下发工作指令，支持指令优先级与生命周期状态管理；②调度排序（SCH）：基于设备位置、作业类型、箱型与堆存状态生成AscOrder执行序列，支持多设备并发调度；③堆场与箱位匹配：校验箱型、贝位、堆存状态，避免无效指令；④异常

项目主要包含以下核心功能模块：1.**图像数据管理**：支持百万级图像数据统一入库、元数据管理、图像存储与查询，维护图像、摄像头、采集时间及数据集之间的关联关系。2.**多条件数据检索**：支持根据采集日期、摄像头、场景、天气、模型及业务标签等条件组合筛选图像数据。3.**AI智能检索**：结合图像

发送器产生1700、2000、2300、2600Hz，行-1.3Hz下行+1.4Hz一共8个频点载波信号选择一个，采用调频调制频偏±11Hz，基带信号为10.3Hz至29Hz步进1.1Hz的18个频点选择一个。输出电压30V-170V可调，最大功率70W。衰耗盘将轨道上接收到的信号衰减到200mV-

该项目通过输入双目图像可以生成获取真实场景的视差图，分别实现了在CPU和GPU都可以部署的算法，在GPU上通过CUDA加速算法运行，可用于测距、三维模型生成，一般用于车辆感知控制、机器人三维视觉等行业

系统包含ACC/ICC驾驶模式、LKA/LCC车道辅助、TSR交通标志识别、超速提醒、BSD/LCA盲区监测、AEB自动紧急制动、FCW前向碰撞预警和LDW车道偏离预警等功能。同时集成AVM360全景影像、双通道BSD、前后雷达提示、辅助驾驶状态显示、报警等级显示、驾驶辅助说明和安全确认流程。支持驾

1、项目包含以下核心功能模块：多传感器同步观测模块（RGB、深度、法线、语义四类图像同步输出）、TURBO零拷贝通信桥、动态交通与行人仿真模块、Python控制API（PyCol）、街景数字孪生对齐模块、瓦片流式加载系统。2、主要功能描述：COL支持以帧同步方式输出四类传感器数据，通过TURBO共享

无人集卡功能介绍一、自动驾驶行车基础功能1.高精度定位融合GNSS卫星定位、惯导、激光SLAM，实现厘米级定位，在堆场、岸桥区域稳定定位，遮挡场景（集装箱遮挡卫星信号）仍可正常运行。2.环境感知与障碍物检测激光雷达、摄像头、毫米波雷达多传感器融合，识别行人、车辆、集装箱、箱角、场桥、岸桥、护栏、落物

1、功能模块：车辆调度、身份认证、路侧设备、OTA升级、远程诊断、数据分析2、车路协同示范应用V2X通信：支持V2X通信协议栈，实现车辆与路侧设施、车辆与车辆、车辆与云端的实时信息交互盲区预警：通过车路协同技术，为驾驶员提供盲区预警、碰撞预警等安全辅助功能紧急制动辅助：在紧急情况下，自动触发车辆紧急

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平台主要包括设备接入、数据资产管理、多源数据可视化、场景检索、标注任务管理、质量管理和数据集管理等模块。支持车辆与机器人采集数据的批量上传、完整性校验、解析及元信息提取，按设备、时间、地点及任务类型统一管理；支持图像、点云、运动轨迹和设备状态的同步回放，辅助定位异常行为；支持通过场景标签及组合条件筛

通过注册高通底层库实现和safetysail的通信，通过串口通信，实现soc上所有safety相关进程的健康状态的监控，通过注册pin脚的回调函数，实现硬件层面的异常监控，根据fhti的要求上报各种异常和非健康状态

1.大容量点云标注：最高支持200帧点云同步加载，支持同时叠加200帧点云以标注静态物体，支持点云向图像投影，辅助确认目标物体属性，提升标注准确度。2.图‑点云融合联合标注：实现图像与点云数据的空间对齐映射，支持双视图联动，完成一一对应标注作业。3.物体关键点标注：支持车辆轮胎等目标对象的关键点定位

四路摄像头全景拼接，鱼眼镜头的畸变矫正，openGL的渲染加速，以及熟练运用opencv图像处理！基于VisualStudioPC端仿真AVM全景图像开发，以及摄像头标定，拼接算法软件的仿真开发，并将算法移植嵌入式平台！车位的自动识别，辅助APA功能开发

基于已有的data标签、车型、update时间等信息对每天传来的数据进行自动筛选，保存项目急缺的数据并删除冗余或者不重要的数据，提高APA各项目的测试效率；对大量APA数据做了数据挖掘工作，主要是checker结果的数据提取与分析；利用大模型、ARS仿真系统来生成长尾场景的仿真数据。checker主

A核与R核跨核通信模块，前后左右环视摄像头模块，多路鱼眼相机模块，雷达模块，超声波模块，掼导模块，GPS模块，融合感知模块，地图融合模块，地图建图模块，规划模块，巡航模块，泊入泊出模块，车辆控制模块，显示与交互控制模块等.提供功能完善，交互友好的自动泊车系统

该项目包含八大核心功能模块：1）全景播放器(PanoPlayer)，支持上行/下行漫游、路径漫游及标志牌信息展示；2）三维模型加载器(CesiumModelLoader)，支持大规模道路模型加载和材质外观设置；3）淹没分析工具，提供水文分析与模拟功能；4）道路三维漫游系统，支持多级道路数据上传及交互

开发ARC无人机地面站遥控器软件，基于Tauriv2实现Android/Windows跨端交付；借助Codex/ClaudeCode辅助编码，加速RustMAVLink通信协议与Vue3+Cesium地图交互层的开发；使用Rust+MAVLink处理无人机数传/图传通信、航线上传与指令控制；基于Vu