阶段核心驱动架构特点优点缺点代表方案规则算法工程师写代码感知-预测-规划 串行逻辑可解释，易调试累积误差，无法处理长尾Mobileye早期，传统L2两段式端到端深度学习+先验结构特征共享，可微分模块兼顾性能与解释性仍有结构限制一段式端到端视频数据上限极高，拟人化黑盒，训练极其昂贵VLA通用人工智能 (AGI)视觉+语言+动作具备常识推理能力实时性挑战，算力巨大演进阶段核心特征数据流形式下游规划局限

摘要：PVT（位置、速度、时间）是GNSS系统的最终输出结果，通过与IMU数据进行松耦合或紧耦合融合实现精准定位。松耦合PVT融合采用EKF算法，工程实现简单但抗干扰能力较弱；紧耦合直接处理原始GNSS观测数据，在信号遮挡时仍能保持定位。多传感器融合（GNSS+IMU+视觉/激光雷达）和高精度算法（RTK/PPP）可提升定位精度至厘米级，满足自动驾驶需求。发展趋势包括多频多星座融合、AI驱动的异常

混合融合架构是L2++至L4级自动驾驶的主流方案，通过多层次灵活融合传感器数据。该系统包含三条并行处理主线：主感知流（BEV特征融合）、定位流（GNSS/IMU信号融合）和安全流（雷达/超声波后融合）。处理流程分为四个阶段：原始信号时空对齐、BEV深度特征融合、定位修正反馈和安全校验兜底。该架构采用AI主感知与传统传感器校验相结合的方式，既发挥深度学习优势又确保系统安全，通过ROI融合等特殊模式提

摘要 自动驾驶摄像头技术通过光学镜头和图像传感器实现环境感知，主要包括前视、环视、侧视等13个摄像头类型，部分系统采用双目摄像头提升深度感知。摄像头核心组件包括光学透镜、图像传感器（CIS）和图像处理器（ISP），后者通过算法优化画质（如降噪、HDR）。技术特点上，单目、立体、鱼眼和红外摄像头分别适用于不同场景，车载摄像头需满足耐高温、抗震等严苛要求。CIS采用RGGB、RCCB等滤光阵列以平衡灵

本文介绍了超声波雷达在汽车泊车辅助系统中的应用与发展。文章首先区分了UPA（倒车雷达）和APA（自动泊车辅助）两种技术，指出APA采用三级架构实现更智能的泊车功能。随后详细分析了APA系统面临的五大技术挑战，包括信号干扰、探测距离、扫描效率等问题。文章还深入探讨了超声波传感器的频率特性、方向性设计原理，以及村田制作所采用的温度补偿技术。最后介绍了Elmos芯片在智能泊车系统中的关键作用，包括精确测

本文分析了自动驾驶摄像头图传的数据率计算方法，重点讨论了行消隐（Horizontal Blanking）和场消隐（Vertical Blanking）的概念。研究指出Bit per pixel（BPP）未采用标准24位的原因在于CIS（CMOS图像传感器）采用了PWL压缩技术输出图像。文中通过X8D10产品特点的图示和PWL压缩示意图，解释了这种压缩技术对数据传输效率的优化作用，为自动驾驶视觉系统

本文介绍了毫米波雷达MMIC芯片的系统架构与应用。以TI的AWR2243为例，详细说明了其射频和模拟子系统（含频率合成器、PA、LNA等）、3个可同步工作的发射通道（支持相位/幅度控制）、4个接收通道（含复杂基带架构）以及频综子系统的工作原理。文章还阐述了MMIC芯片通过SPI、MIPI CSI-2等接口与主机处理器的通信方式，以及ADC采样数据的输出格式。最后展示了基于MMIC芯片构建的短/中/

车载毫米波雷达经历了从24GHz到76-81GHz的技术演进，工艺从SiGe转向RFCMOS。当前博世、大陆等国际厂商主导市场，国内森思泰克等企业处于追赶阶段。行业主要采用TI、NXP等芯片方案，国产加特兰正在崛起。4D雷达通过增加通道数实现点云成像，正逐步替代传统雷达并部分取代激光雷达功能。分布式卫星雷达处于萌芽期，需中央域控适配发展。

摘要：自动驾驶摄像头行业配置呈现多元化趋势，主流厂商方案显示：前视摄像头普遍采用8MP（特斯拉统一5MP），后视多为8MP或2MP，侧视以8MP/5MP/3MP/2MP不等，环视多为5MP或3MP。特斯拉坚持全系统摄像头统一化设计，从HW3.0的1.2MP统一到HW4.0疑似全系5MP方案，通过镜头组调节实现功能差异，显著降低硬件成本。Mobileye则采用8MP行车摄像头+3MP环视的统一方案。

车载摄像头可靠性验证是确保自动驾驶和ADAS系统安全的关键环节。验证包括硬件测试（结构、防水、耐温等）、软件测试（录像、夜视、动态捕捉）、环境耐候性测试（高低温、盐雾、振动等）、电磁兼容性测试及功能测试（碰撞检测、停车监控等）。可靠性保障方法涵盖：采用高质量材料与IP68防水设计，优化图像处理算法，进行严格的环境适应性测试，规范安装维护流程，以及满足ISO26262功能安全和网络安全标准。通过多维