自动驾驶

1.自动驾驶转向系统，尤其是L4级自动驾驶，功能安全要求要达到ASIL-D的水平，因此必须要做冗余设计，冗余MCU，冗余电机，冗余控制电路，冗余驱动电路，冗余代码设计，冗余系统之间的仲裁设计，实现出现故障时扔具备容错运行能力。

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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

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）。

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

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

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1、功能模块（41IP/11品类）：状态估计(8):KF-1D/EKF/UKF/AKF/SR-KF等卡尔曼变体全系数字滤波(9):IIR低通/FIR全系(低通/高通/带通/带阻)/CIC抽取/EMA电池模型(4):Thevenin-1RC/2RC,PNGV,EIS阻抗谱数学库(4):BlockFlo

系统主要包含模型加载、数据源选择、图片检测、视频检测、摄像头实时检测、检测参数调节、结果可视化、检测结果表格展示、场景分析、驾驶建议生成、语音播报和暂停问答等功能模块。用户可以分别加载交通标志识别模型和行人车辆识别模型，选择图片、视频或摄像头作为输入源，系统会自动绘制检测框、显示类别和置信度，并根据

1.基于BEV（Bird's-EyeView）空间建立三维车道线检测模型，降低透视畸变影响。2.复现BEV-LaneDet网络，并实现ApolloSyntheticDataset数据集训练与验证。3.对比3D-LaneNet、Gen-LaneNet等模型性能，分析不同三维建模方式的检测效果。4.使用

模型转换与部署：实现了从PyTorch(.pt)到ONNX再到RKNN的完整模型转换链路，适配瑞芯微NPU硬件加速。多线程视频流处理：设计了图像采集、预处理、模型推理、结果后处理的并行流水线，最大化利用CPU与NPU资源。自适应视觉算法：集成了动态阈值分割与逆透视变换（IPM）算法，解决了复杂光照下

本项目无人车针对散货码头场内转运场景，集成底层底盘精准控制、智能路径自主行驶、L2级辅助自动驾驶三大核心功能模块，全方位适配港口复杂行驶工况与转运作业需求，具体功能如下：1.线控底盘全维度控制功能：实现无人车底盘核心执行部件的电气化、精准化、实时化控制，涵盖线控转向、线控刹车、线控油门三大核心模块。

平台围绕“虚拟仿真+数据服务+算法测评”搭建一体化功能体系：1）虚拟仿真环境模块：构建城市道路、高速、乡村道路、恶劣天气等高保真驾驶场景；2）智能数据生成模块：生成图像、点云、毫米波雷达、GPS/IMU、车辆轨迹与决策逻辑等多模态数据；3）算法测评模块：支持感知、预测、规划、控制等算法接入，输出安全

系统包含五大模块：1）多型号LiDAR统一Capture抽象层，支持禾赛/速腾/Mid360/Fairy/Velodyne等7+型号；2）运动补偿与时间戳处理子模块，统一start_stamp/end_stamp填充与纳秒精度对齐；3）PTC优先+本地dat回退的标定参数加载兜底机制，保障LiDAR

1碰撞检测模块：预测物体会不会碰撞+碰撞后如何检测出来已经碰撞2目标检测模块：使用传统或深度学习检测具体的货物容器（托盘，货架，料笼），厂区的行人，头盔，车辆等3避障检测模块：360°雷达检测避障，可对高于8cm的静态物体进行检测，不针对特定物体，不依赖数据集，移动物体通过多传感器相机和雷达融合输出

一、核心定位UltraCapture2026是一款全链路零拷贝实时屏幕捕获+GPU加速AI视觉推理一体化工具，专为开发者、自动化工程师、视觉项目从业者打造，实现低延迟画面采集与实时AI智能分析。二、捕获模块（高性能画面采集）DXGI显存直通捕获（推荐）采用Windows底层DXGI零拷贝技术，直接从

机器人数据闭环系统聚焦机器人全生命周期数据治理与智能迭代，打造全链路、自动化、可复用的一体化功能体系，全方位支撑机器人智能化、规模化落地应用。系统具备多模态数据统一采集功能，可适配工业、服务、运维等各类场景机器人的视觉、传感、运动控制等多类型数据，实现全域数据实时汇聚、自动归集，解决多源数据分散割裂

·数据采集与预处理模块：负责车载传感器（摄像头、雷达等）数据的采集、同步与切片处理·网络通信与稳定性测试模块：保障车载网络（如CAN、以太网）的稳定性和数据完整性·故障分析与诊断模块：通过自动化脚本分析车载数据，识别系统异常与故障模式·版本管理与刷写模块：支持日常系统版本的刷写、迭代与回归测试·场景

基于大模型驱动的具身智能巡检小车，面向新能源场站等复杂环境，实现自主导航、动态避障与智能巡检。融合SLAM建图与路径规划算法，支持多点巡检与多机器人协同作业。内置视觉与语音多模态感知能力，可完成仪表读数识别、设备状态分析及异常预警。结合大模型推理能力，实现巡检策略优化与自主决策。支持数字孪生与远程交