一、前言

在自動駕駛行業整體落地進程中，開放道路Robotaxi、干線物流等場景始終受制于政策法規限制、長尾場景復雜、安全管控成本高等問題，規模化商業化落地周期長、不確定性大，難以快速實現穩定商業閉環。

與之形成鮮明對比的是，高爾夫球場、產業園區、實訓基地等封閉低速、固定路線垂直場景，具備運行規則清晰、作業環境可控、資產風險低、落地門檻低等核心優勢，已經進入商業化落地的黃金窗口期，是現階段自動駕駛技術落地、實現產業變現的優質賽道。

然而目前封閉低速無人車落地普遍存在自主行駛穩定性不足、軟硬件適配難度大、實車調試成本高等難題。

為針對性解決上述問題，我們提出一套面向線控底盤的無人巡航方案，提供開箱即用、軟硬一體的全自主跑圈與巡航能力，幫助底盤資產快速實現商業變現。

二、方案架構

本方案對自動駕駛底層復雜技術進行解耦、標準化與工程化封裝，搭建感知、決策、控制三大工業級核心模塊，形成完整車端智能體系，可實現無人車全生命周期智能化托管，全面適配各類封閉場地固定路線作業場景。

2.1 多源融合感知，實現全域精準探測

本方案采用相機、激光雷達、毫米波雷達多源傳感器融合架構，依托多設備信息互補優勢，探測車輛周邊環境、靜態障礙物與動態行人，有效規避單一傳感器的識別盲區與精度誤差。高精度環境感知結果可為上層決策、底盤控制提供穩定、精準的環境輸入，滿足封閉場景復雜路況的全天候探測需求。

2.2 高階智能決策，適配場景自主行駛

系統搭載工業級智能行為狀態機，兼顧固定路線作業的穩定性與復雜場景行駛的靈活性。在常規作業場景下，可實現厘米級高精度自主尋跡，支撐常態化固定路線跑圈；

在動態復雜場景下，可基于實時路況自適應輸出行為指令，支持主動避讓、平滑過彎、自適應加減速、動態避障等智能化行為，全面適配園區、實訓場地等多元封閉場景作業要求。

2.3 專屬動力學控制，保障整車行駛平順

針對各類線控底盤的動力學特性，本方案定制開發專屬視覺規劃與底盤控制算法，精準匹配底盤參數，高精度調控車輛橫向轉向與縱向驅動。可有效彌補機械死區、結構背隙帶來的車身抖動、行駛頓挫問題，顯著提升整車行駛平順性與運行穩定性，同時減少底盤機械沖擊損耗，延長硬件使用壽命。

三、方案核心與案例

車端軟件棧接口適配與仿真驗證方案

康謀提供的車端智能軟件棧（基于工業級可靠中間件架構）具備硬件適配性與工程交付確定性。

（1）平臺級通信接口標準化

平臺級通信接口標準化從硬件適配與控制總線兩個維度，打通從決策指令到底盤執行層的雙向數據通路。

1、硬件架構彈性適配

車端智能軟件棧采用高級解耦設）計，向上兼容主流的工業控制計算機或定制化數據采集域控制器（可無縫聯動遠控駕駛數采系統），不綁定任何單一硬件。

2、控制總線抽象封裝

軟件棧通過標準汽車級 CAN 總線與線控底盤（VCU）建立雙向通信。我方提供控制接口層，客戶提供底盤的標準 CAN 協議（DBC文件）或其他底盤控制接口，上層決策指令即可自動轉化為底盤標準控制量，實現控制閉環。

（2）基于 aiSim 的控制邏輯與場景閉環驗證

針對封閉園區跑圈場景的實際工程需求，方案聚焦于性價比的“控制邏輯可信度驗證"與“業務場景閉環驗證"。

1、邏輯虛擬注入：在算法實際上車前，在康謀 aiSim 虛擬環境內完成運動學邏輯對齊，確保前進、轉向、剎車等基礎控制邏輯 100% 正確。

2、業務場景全通關：利用康謀 aiSim 在軌模擬測試場的數字地圖、固定跑圈路線及典型偶發障礙物，確保車端軟件在虛擬世界中提前通關所有業務路況。

3、降低實車調試風險：過仿真端排查軟件層面的偶發突發 Bug，確保算法實際上車部署時“首圈即跑通"，將現場調試的人工與時間成本壓縮 80% 以上。

該系統的工作閉環可概括為：物理真車實現自主建圖、狀態估計與基礎避障 → 通過 ROS2/網關接口將真車的實時狀態（Pose/Odom）低延遲同步給 aiSim → aiSim 中的孿生體同步運動，同時按需注入虛擬干擾條件（如惡劣氣象、動態盲區障礙） → 真實機器人的導航棧響應這些虛擬干擾，調整控制輸出，從而實現安全的閉環驗證。

四、交付路徑

我們采用階梯式交付路徑，確保客戶在每個關鍵節點都能看到可視化成果：

各階段均提供靈活的技術開發服務與仿真平臺選配方案，支持客戶自主開發與適配。

五、總結

整體來看，相較行業方案，本方案具備三大核心優勢：一是具有虛實聯動閉環能力，低成本、高安全完成算法迭代；二是經過實景商業化驗證，技術成熟、穩定性高；三是支持端到端交付與二次開發，可適配客戶從驗證、迭代到量產的全周期需求。

方案的價值主張不是“賣一套軟件"或“做一次集成"，而是為客戶的高性能線控底盤真正裝上智能大腦，讓底盤資產從“能動的硬件"進化為“會思考、能決策、可自主運營的智能體"，在封閉低速場景中快速實現商業變現。