ALG-01
感知前处理与目标状态整理
对车端输入的目标、车道与定位信息进行时间对齐、质量标记和统一坐标表达。
适用于多源输入进入预测与规划模块之前的数据整理阶段。
ALGORITHM SOFTWARE
智能驾驶算法软件
智能驾驶算法软件
支持汽车AI驾驶决策链路
面向辅助驾驶研发、道路测试和车型适配阶段，提供从感知前处理、定位、预测到规划控制的模块化软件能力。算法接口、参数配置和验证记录可随项目节奏持续迭代。
算法运行链路模块状态可配置
INPUT 01车端数据接入
MODEL 02环境与目标预测
OUTPUT 03规划控制指令
汽车AI智能驾驶软件中的算法模块需要同时面对道路参与者变化、车辆执行特性和车端计算资源。智能驾驶算法软件将输入数据处理、状态估计、轨迹预测、决策规划和控制输出拆分为可配置单元，便于研发团队在不同车型阶段开展联调与回归验证。
各模块可配合数据回放、仿真场景和实车采集记录进行参数检查，输出内容包括接口说明、配置清单、版本变更说明及测试结果记录。
支持按照车辆坐标系、道路坐标系、目标列表、轨迹序列与控制指令等常用数据对象组织算法接口，并保留日志追溯与版本比对信息。
ALG-02
车辆定位与道路匹配算法
结合定位信息、道路拓扑和车辆运行状态，输出规划链路所需的位置与道路关联结果。
适用于城区、高速及园区道路的驾驶任务定位输入组织。
ALG-03
交通参与者轨迹预测软件
针对车辆、行人和非机动车等目标，生成短时运动趋势与候选轨迹信息。
用于交互路口、汇入汇出、跟车与横向穿行等场景的规划前置判断。
ALG-04
智能驾驶行为决策与路径规划
根据道路规则、目标状态与车辆任务生成速度、车道和轨迹层面的候选方案。
适用于巡航、跟车、变道、路口通行及避障等驾驶任务的逻辑编排。
ALG-05
横纵向车辆控制算法
将规划轨迹与车辆状态转化为可供执行系统接收的转向、制动和驱动控制请求。
可结合车辆动力学参数、执行延迟与控制边界开展实车标定。
ALG-06
智能驾驶数据闭环分析模块
基于事件标签、运行日志和测试结果定位算法表现差异，支持版本间回归对照。
适用于道路测试数据整理、问题复现和后续参数优化工作。
模块范围可结合现有软件栈、车型阶段与测试目标进行配置。
获取算法模块说明 →
工程实施
智能驾驶算法接入与验证流程
每个阶段保留明确的输入、输出和验证记录，方便研发、测试与集成团队同步确认。
STEP 01
车型与算法需求梳理
确认车辆平台、目标功能、传感器输入、执行接口及计划验证道路条件。
交付：功能边界与数据对象清单
STEP 02
算法接口与运行配置接入
组织输入输出字段、坐标体系、时间基准、参数文件及运行日志规范。
交付：接口说明与配置版本
STEP 03
场景回放与仿真算法验证
通过采集数据回放和场景化测试检查预测、规划、控制输出的一致性。
交付：测试记录与问题列表
STEP 04
实车联调与参数标定
结合车辆动力学表现、执行响应和道路工况完成算法参数确认。
交付：标定建议与版本变更说明
STEP 05
版本固化与量产支持准备
整理发布包、回归结果、接口变更和后续升级所需的技术资料。
交付：发布清单与维护记录
算法运行信息可按输入状态、候选轨迹、控制请求和日志事件进行分层记录。
运行说明
智能驾驶算法软件接口与验证维度
以下内容用于项目技术沟通与接入评估，实际字段、频率和运行资源以车型软件架构及测试配置为准。
输入数据对象车辆状态、目标列表、道路要素、定位信息、驾驶任务与控制反馈
主要算法输出目标预测轨迹、行为决策状态、规划路径、速度曲线与控制请求
验证方式数据回放、场景仿真、参数比对、实车日志分析与回归测试记录
版本管理信息模块版本、参数文件、接口变更、测试范围、问题项与发布说明
车端集成关注项计算资源、任务周期、通信方式、异常降级策略及执行接口约束
研发场景记录
算法软件适配不同驾驶任务
针对道路环境、车辆类型和功能阶段的差异，算法验证重点也会同步调整。
SCENE 01 · 城区辅助驾驶研发
路口交互与连续变道任务
检查目标预测、通行决策与轨迹规划在多交通参与者环境下的衔接表现，并结合回放记录定位策略差异。
SCENE 02 · 高速道路
跟车、汇入与避障规划
关注车速变化、间距约束及横向操作时机。
SCENE 03 · 商用车平台
控制响应与车辆参数适配
结合载荷、轴距和执行特性开展控制参数检查。
应用阶段
智能驾驶算法软件的车型研发场景
软件模块可服务于功能定义、算法开发、验证回归、实车联调和量产版本维护等连续工作。
乘用车辅助驾驶
城市与高速驾驶任务开发
组织预测、规划和控制模块的功能边界，形成可用于仿真与实车联调的算法配置。
商用车辆研发
车辆特性与控制策略适配
结合车辆尺寸、载荷和执行响应，对轨迹规划及控制输出进行参数标定与记录。
道路测试团队
问题场景复现与版本回归
从日志和事件标签中提取验证样本，用于算法问题定位、参数调整和版本对照。
车型集成阶段
车端运行配置与接口联调
核对任务周期、输入输出字段、资源占用和异常处理逻辑，支持后续发布准备。
算法选型问答
智能驾驶算法软件常见问题
项目启动前可先确认车辆平台、数据来源、目标功能和验证条件。
智能驾驶算法软件可接入已有的感知和定位模块吗？
可以根据现有输入数据对象、时间基准、坐标体系和通信方式组织接口适配。接入前需要确认目标列表、道路信息、车辆状态及定位数据的字段定义和更新周期。
预测、规划与控制模块是否可以分阶段部署？
可以。算法模块可按照研发阶段分别进行接口联调与验证，但预测、规划和控制之间的输入输出约束需要在同一份接口说明和版本记录中持续维护。
算法验证通常包含哪些测试内容？
常见内容包括数据回放、典型场景仿真、边界条件检查、参数比对、实车日志分析和版本回归。具体测试范围由目标驾驶功能、道路工况和车型阶段确定。
车端计算资源有限时如何安排算法运行？
可在接入评估时确认任务周期、模块调用关系、输入数据频率和计算资源分配，再结合车端软件架构调整运行配置和算法执行策略。
是否提供算法版本变更和测试记录？
项目交付可包含模块版本、参数文件、接口变更说明、测试范围、问题项和回归结果等信息，便于后续实车联调及量产版本维护。
技术沟通
提交智能驾驶算法软件技术需求
请提供车型阶段、现有数据接口、目标功能和测试计划。技术人员将根据项目情况沟通算法模块、接入方式与验证安排。