Kompletttestfahrzeug für die Technologie vernetzter intelligenter Fahrzeuge

Produktübersicht:

1. Hardware-Systemintegration Liniensteuerung-Fahrwerk: Nutzt vollständig elektrischen Antrieb und Liniensteuerungstechnologie, unterstützt hochpräzise elektronische Steuerung von Lenk-, Brems- und Antriebssystemen. Beispielsweise ist ein Schulungsfahrzeug mit 850 mm Radstand, 40 km Reichweite und einer Höchstgeschwindigkeit von 18 km/h mit EHB liniengeführten hydraulischen Scheibenbremsen und einem Ackermann-Lenksystem ausgestattet, das das Klettern auf ±10 Grad Steigung und eine Bodenfreiheit von 200 mm ermöglicht. Ein weiteres Schulungsfahrzeug mit 1300 mm Radstand unterstützt Frontantrieb mit Hinterradantrieb, erreicht eine Höchstgeschwindigkeit von 25 km/h und verfügt über eine Schutzart IP56, ideal für komplexe Straßenprüfungen. Multisensorfusion: -LiDAR: 16-Kanal TOF-Lidar mit einer Reichweiten-genauigkeit von ±3 cm, 5–20 Hz Abtastfrequenz, erzeugt 320.000 Punkte/Sekunde an 3D-Punktwolkendaten für Hinderniserkennung und Umweltmodellierung. -Millimeterwellen-Radar: 77-GHz-Band mit bis zu 250 m Erkennungsreichweite, identifiziert Zielgeschwindigkeit, -winkel und -abstand, unterstützt Mehrfachzielerkennung (bis zu ±0,40 m in der Ferne und ±0,10 m in der Nähe). -Visionssystem: Zwei-Kamera-Setup ermöglicht 360-Grad-Panoramaansicht, Spurerkennung sowie Infrarot- und Tiefenbildgebung. Die frontale Kamera verfügt über eine Auflösung von 1920×1080 und eine Bildrate von 50 fps, erkennt Verkehrszeichen, Ampeln und Fußgänger. -Integrierte Navigation: Kombiniert RTK-GNSS mit IMU für zentimetergenaue Positionierung (1 cm + 1 ppm im RTK-Modus) und eine Lagegenauigkeit von 0,1 Grad, unterstützt dynamische Pfadplanung und Trajektorienverfolgung.
2. Software- und Kontrollsysteme Validierung von Algorithmen für autonomes Fahren: Unterstützt Open-Source-Plattformen wie Autoware und Apollo und ermöglicht die Entwicklung von Algorithmen für SLAM-Mapping, Pfadplanung und Entscheidungssteuerung. Ein Versuchsfahrzeug erreicht beispielsweise autonomes Fahren auf L4-Niveau durch Multisensorfusion und ist in der Lage, Hindernisse aktiv zu umfahren, an Stationen anzudocken und lokale Pfadplanung durchzuführen. Simulation und Cloud-Plattformüberwachung: Integriert virtuelle Simulationssysteme ( e . z. B. CARLA ) mit Cloud-Managementplattformen, um den Fahrzeugstatus aus der Ferne zu überwachen, Echtzeitdaten zu übertragen und extreme Umgebungen wie Regen, Nebel und elektromagnetische Störungen zu simulieren. Fehlerinjektion und -erkennung: Nutzt hardwarebasierte Onlinesimulation und Fehlererkennungsmodule, um Szenarien wie Sensorausfälle und Kommunikationsstörungen zu simulieren und die Fehlersuche-Fähigkeiten von Technikern zu trainieren.