作为人工智能专业的学习者/开发者，你是否曾陷入"理论懂一堆，实操无从下手"的困境？想买散件搭建无人驾驶实验平台，却被硬件接线、驱动适配、算法部署搞到崩溃？今天给大家安利一款"开箱即用"的宝藏实训装备------唯众无人驾驶智能小车实训平台，不仅能跳过繁琐的环境搭建，更能从基础硬件调试到高阶算法开发，手把手带你打通无人驾驶全链路技术。
先给大家划重点，这款平台绝非"玩具级"小车，而是工业级标准的一体化教学实训装备。它深度融合环境感知、嵌入式智能控制、ROS机器人系统、线控底盘驱动四大核心技术，覆盖从入门到工程落地的全流程实训，高校教学、竞赛备赛、个人开发者练手、科研项目验证，都能完美适配。
一、产品简介
该款无人驾驶智能小车实训平台是一款面向智能网联汽车、人工智能、机器人工程、自动化等领域的一体化无人驾驶综合教学实训装备，以标准化智能小车为载体，深度融合环境感知技术、嵌入式智能控制技术、ROS 机器人系统技术、线控底盘驱动技术四大核心技术，通过阶梯式基础实验与综合项目案例，构建从无人驾驶基础入门到工程应用落地的全流程实践教学体系。
该款无人驾驶智能小车实训平台是一款面向智能网联汽车、人工智能、机器人工程、自动化等领域的一体化无人驾驶综合教学实训装备，以标准化智能小车为载体，深度融合环境感知技术、嵌入式智能控制技术、ROS 机器人系统技术、线控底盘驱动技术四大核心技术，通过阶梯式基础实验与综合项目案例，构建从无人驾驶基础入门到工程应用落地的全流程实践教学体系。
平台采用模块化一体化集成设计，将高精度激光雷达、实感深度相机、高算力机控服务器、6麦全向麦克风阵列、线控开发汽车底盘高度整合，形成环境感知---智能决策---运动控制---人机交互四位一体的硬件教学载体，为无人驾驶传感器标定、算法开发、底盘控制、智能交互等多维度实训提供稳定可靠的物理支撑。
平台搭载 Ubuntu 18.04 嵌入式开发环境，内置完整的 ROS 机器人系统框架，配套激光雷达、实感深度相机、麦克风阵列、线控底盘专属 ROS 驱动程序，支持传感器数据可视化、节点通信、算法联合调试，大幅降低无人驾驶开发与硬件对接门槛，满足从基础硬件调试到高阶算法实践的全场景教学需求。
平台全面覆盖无人驾驶传感器应用、ROS 系统开发、SLAM 建图定位、路径规划、自主避障、语音交互、线控底盘控制等核心实训内容，配套完整系统镜像、驱动源码与图文实训指导资源，可全面满足高校、职业院校在智能网联汽车、人工智能、机器人工程等相关专业的课程教学、综合实训、创新开发及竞赛备赛需求。
平台以一体化硬件、完善的 ROS 软件生态与系统化实验资源为支撑，实现教学、实训、开发、竞赛多场景覆盖，有效衔接理论教学与工程实践，全面培养学生的无人驾驶感知应用能力、嵌入式开发能力、智能决策算法设计能力与线控底盘控制能力，是面向智能交通与机器人专业群的高品质综合教学实训装备。
二、产品特点
1.多技术深度融合，构建无人驾驶全链路实训体系
平台创新性融合环境感知、嵌入式智能控制、ROS 机器人系统、线控底盘驱动四大核心技术，打破单一技术实训壁垒，打造覆盖无人驾驶基础学习---传感器标定---算法开发---底盘控制---综合应用的完整实践链，高度贴合新一代智能网联汽车与无人驾驶技术人才培养需求。
2.高性能算力配置，支撑无人驾驶多任务处理
机控服务器搭载4核以上高性能CPU、128核等效 NVIDIA Maxwell 算力 GPU 与 4GB LPDDR4 高速内存，具备充足的 AI 推理、多传感器数据融合与实时决策处理能力，可流畅运行 SLAM 建图、目标检测、路径规划等主流无人驾驶算法，满足复杂场景下的算力需求。
3.全生态ROS适配，降低开发与调试门槛
平台所有硬件均配套专属 Linux 版 ROS 驱动程序，可将激光雷达点云、深度相机图像、麦克风语音数据、底盘运动控制信号无缝接入 ROS 系统，实现数据可视化、话题通信、节点调试与算法联合调用，无需复杂的底层协议开发，大幅降低无人驾驶开发入门门槛。
4.丰富接口与扩展能力，适配二次开发需求
机控服务器配备千兆以太网、多路 USB3.0/2.0、双路 MIPI CSI、DP+HDMI 等丰富 I/O 接口，支持 TF 卡外部存储扩展，线控底盘开放转向、驱动、制动、驻车全协议对接，硬件模块化设计便于拆装、调试与功能升级，可满足个性化创新开发与科研项目需求。
5.工业级安全设计，保障实训稳定运行
各硬件单元均设定合规工作温度区间，深度相机采用 Class 1 激光安全等级，激光雷达、底盘等核心部件供电与功耗参数匹配实训场景长期运行需求，兼顾设备运行稳定性与教学使用安全性，适配实验室与户外实训多环境使用。
6. 跨系统多端兼容，适配多元开发场景
实感深度相机、麦克风阵列兼容 Windows、Linux、MacOS、Android 等多操作系统，机控服务器预装 Ubuntu 18.04 并支持与上位机跨系统通信，可满足不同开发习惯的实训需求，拓展性与复用性强。
三、产品组成
1.硬件（工业级配置，拒绝"入门阉割"）
平台采用模块化智能小车结构，将激光雷达、实感深度相机、机控服务器、麦克风阵列、线控底盘等核心硬件高度集成，各模块接口标准化设计，布局规整紧凑，兼具便携性与教学实用性，可同时满足课堂集中实训、户外场地测试与课外创新开发的双重场景需求。
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| 名称 | 图片 | 功能 |
| Jetson Nano控制系统 | 
| 包括扩展板和开发板，可将实时计算机视觉应用到各种复杂的深度神经网络模型，创建全新的AI项目平台。 |
| 3D深度相机 | 
| 高清摄像，深度图像数据处理，实现多场景、高精度的AI识别。 |
| 激光雷达 | 
| 全方位精确测量，实现测距、避障、多种建图等功能。 |
| 六路麦克风阵列模块 | 
| 可实现声源定位、语音控制、语音导航功能。 |
1. 线控开发汽车底盘单元
作为平台的运动控制载体，开放转向、驱动、制动、驻车全信号协议，适配 Linux 操作系统与 ROS 机器人系统框架，可通过专属 ROS 驱动实现与智能操控系统的无缝通信，完成底盘运动状态的精准控制，为无人驾驶运动控制实训提供核心硬件支撑。
2. 激光雷达单元
支持三角测距技术，测量半径覆盖 0.12m-16m，采样频率不低于 9000 次 / 秒，实现 360°全向扫描，扫描频率 5Hz-12Hz、角度分辨率 0.2-0.48°，通信速率 230400bps，采用 UART 串口（3.3V 电平）输出，5V/1000mA 供电，尺寸 727141mm，0℃-50℃稳定工作，相对误差 2.0%（1m <测距≤8m）、2cm (测距≤1m)，为环境测距与建图提供高精度点云数据。
具体数据表格如下：
|--------|----------------------------|
| 项目 | 参数 |
| 测距技术 | 支持三角测距 |
| 测量半径 | 0.12m-16m |
| 测量频率 | 9000次/秒 |
| 扫描频率 | 5Hz-12Hz |
| 扫描角度范围 | 0-360° |
| 角度分辨率 | 0.2-0.48° |
| 采样频率 | 不低于9000 |
| 通讯速率 | 230400bps |
| 尺寸 | 72×71×41mm |
| 供电电流 | 1000mA |
| 供电电压 | 5V |
| 输出接口 | UART串口（3.3V电平） |
| 工作温度 | 0℃-50℃ |
| 相对误差 | 2.0%（1m<测距≤8m）、2cm（测距≤1m） |
3. 实感深度相机单元
搭载 3D 视觉技术，深度工作范围 0.6-8m，1m 处测距精度 ±3mm，深度相机视场角不低于 H58.4°×V45.8°，分辨率 @帧率不低于 640×480@30fps，配备算力不低于 MX6000 的深度处理芯片；RGB 相机支持多分辨率帧率输出，视场角适配19201080/1280720/640*480 多种规格，支持近距离保护，采用 Class 1 安全级激光，USB2.0 及以上数据接口，功耗＜2.5W，10℃-40℃工作温度，为计算机视觉识别、障碍物检测提供高清深度与视觉图像。
具体数据表格如下：
|--------------|-------------------------------------------------------------------------|
| 项目 | 参数 |
| 3D技术 | 支持3D技术 |
| 深度摄像头工作范围 | 0.6-8m |
| 深度摄像头精度 | 1m处±3mm |
| 深度摄像头视场角 | 不低于H58.4°×V45.8° |
| 深度摄像头分辨率@帧率 | 不低于640×480@30fps |
| 深度处理芯片 | 算力不低于MX6000 |
| 近距离保护 | 支持近距离保护 |
| RGB摄像头视场角 | H66.73°V40.19°@1920×1080、H66.99°V40.37°@1280×720、H60.60°V46.81°@640×480 |
| RGB摄像头分辨率@帧率 | 1920×1080@30fps、1280×720@30fps、640×480@30fps |
| 操作系统 | 支持Windows XP/7/10 32/64bits、Linux 32/64bits以及MacOS 64bits |
| 数据接口 | 支持USB2.0及以上 |
| 功耗 | <2.5W |
| 工作温度 | 10℃-40℃ |
| 安全性 | Class 1激光 |
4. 机控服务器单元
作为平台的智能决策核心，CPU 不低于 4 核心且最大频率 1.43GHz，配备 4GB 64 位 LPDDR4 内存（传输速率 25.6GB/s），支持外部 TF 卡存储扩展，GPU 不低于 128 核 NVIDIA Maxwell 同等算力；集成 1×SDIO/2×SPI/4×I2C 等 I/O 接口，DP+HDMI 显示接口，不少于 1 个 USB3.0（5Gbps）+3 个 USB2.0 接口，双路 MIPI CSI 摄像头接口，1× 千兆以太网；功率 5W-10W。
预装 Ubuntu 18.04 开发环境，兼顾 AI 算力与实时控制能力，支撑多算法同时运行与多设备协同控制。
具体数据表格如下：
|--------|---------------------------------|
| 项目 | 参数 |
| CPU | 不低于4核心，最大频率为1.43GHz |
| 内存 | 4GB 64位LPDDR4 25.6GB/s |
| 存储 | 支持外部TF卡 |
| GPU | 不低于128核NVIDIA Maxwell同等算力 |
| I/O接口 | 1×SDIO/2×SPI/4×I2C/2×I2S/GPIO |
| 功率 | 5W-10W |
| 预装开发环境 | Ubuntu系统版本18.04 |
| 显示接口 | DP+HDMI |
| USB | 不少于1个USB3.0接口（5Gbps）和3个USB2.0接口 |
| 摄像头接口 | 不少于两路MIPI CSI摄像头接口 |
| 网络 | 支持1×千兆以太网 |
5. 麦克风阵列单元
板载6个数字麦克风，实现360°全向拾音，拾音距离3.5m，声源定位角度精度不高于1°；支持音频降噪、回声消除、声源定位与语音播报功能，兼容 Windows XP/7/10 32/64bits、Linux 32/64bits 及 Android 操作系统，支持普通话与英语双语言识别，为无人驾驶语音交互、声源定位实训提供硬件支撑。
具体数据表格如下：
|----------|------------------------------------------------------|
| 项目 | 参数 |
| 麦克风数量 | 板载6个数字麦克风 |
| 声源定位角度精度 | 不高于1° |
| 拾音距离 | 3.5m |
| 角度范围 | 360° |
| 功能 | 支持音频降噪、回声消除、声源定位与语音播报 |
| 操作系统 | 支持Windows XP/7/10 32/64bits、Linux 32/64bits以及Android |
| 语言 | 普通话与英语 |
2.软件生态（ROS全适配，开箱即用，跳过繁琐环境搭建）
1. 嵌入式开发操作系统
搭载 Ubuntu 18.04 64 位嵌入式 Linux 操作系统，提供完整的系统运行环境与驱动支撑，兼容 ROS 机器人系统框架全功能模块，支持系统镜像备份、一键还原与固件升级，无需额外配置开发环境，开箱即可开展无人驾驶算法开发与硬件调试实训。
内置 Python3、C/C++ 等主流编程环境，以及 OpenCV、PCL（点云库）等无人驾驶常用工具库，可直接运行点云处理、图像识别、路径规划等算法，实现从代码编写到算法部署的全流程开发。
2. ROS 专属驱动程序
为平台所有硬件配备定制化 Linux 版 ROS 驱动程序，实现硬件与 ROS 系统的深度适配，包含线控底盘 ROS 驱动、激光雷达 ROS 驱动、实感深度相机 ROS 驱动、麦克风阵列 ROS 驱动四大核心驱动模块，可将底盘控制信号、激光雷达点云数据、相机图像数据、麦克风语音数据无缝发布到 ROS 系统中，完成多设备数据的统一调度与通信。
驱动程序支持 ROS 节点可视化调试、数据话题订阅与发布、参数实时调整，兼容 RVIZ、Gazebo 等 ROS 主流可视化与仿真工具，实现实训过程的可视化监控与调试。
3. 实训教学资源（从基础到高阶，覆盖全流程）
平台配套标准化实训指导文档，内容涵盖实验目的、原理讲解、硬件接线、驱动部署、代码编写、现象分析、拓展思考等全流程。同时提供完整的项目开发源码与注释，包含SLAM建图、路径规划、语音控制等典型案例，即便是新手也能快速上手。
四、核心技术实训：从基础到高阶，打通无人驾驶全链路
这款平台的核心价值在于"实训落地"，覆盖无人驾驶核心技术的全流程实训。下面重点拆解3个高频实训场景，同步分享实操要点与技巧。
1. 激光雷达+SLAM建图实训（入门必练）
SLAM建图是无人驾驶的基础，也是各类竞赛的高频考点。这款平台支持GMapping（二维建图）、Cartographer（三维建图）两种主流算法，实操步骤与技术要点如下。
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实操步骤清晰易懂，先启动ROS核心节点，再启动激光雷达驱动，随后启动SLAM算法节点，控制小车移动完成建图，最后保存地图（map文件）即可。
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实操过程中需注意一些技术细节，合理优化参数才能提升实训效果。
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GMapping算法可通过调整sigma、kernel_size等参数减少地图噪声，提升建图精度，经过实测，sigma=0.05、kernel_size=3时效果最佳。
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Cartographer算法可借助平台充足的GPU算力开启GPU加速，修改配置文件中的use_gpu=true，就能让建图速度提升30%以上。
-
地图保存可使用rosrun map_server map_saver -f ~/map命令，将地图保存为pgm和yaml文件，后续可直接用于AMCL定位实训。
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激光雷达的采样频率与扫描频率需要合理匹配，建议将扫描频率设置为10Hz，采样频率保持9000次/秒，这样能避免因数据采集不及时导致建图出现断层。
2. 计算机视觉实训（OpenCV+目标检测）
依托实感深度相机，可开展图像预处理、颜色识别、目标检测等各类实训。这里以"交通标志检测"为例，分享具体实操思路。
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图像预处理可通过OpenCV完成，核心操作包括灰度化、高斯滤波、边缘检测，相关代码片段如下：
import cv2
import numpy as np读取相机图像（ROS话题订阅获取，此处简化为本地读取）
img = cv2.imread("traffic_sign.jpg")
灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
高斯滤波去噪
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)
边缘检测
canny = cv2.Canny(blur, 50, 150)
显示处理后的图像
cv2.imshow("canny", canny)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows() -
目标检测可基于YOLOv5训练交通标志数据集，将其部署到平台的机控服务器。借助平台充足的GPU算力，检测帧率可稳定在20fps以上，同时结合深度相机的距离数据，能实现"检测+测距"一体化，精准判断交通标志的距离与类型。
3. ROS节点通信+底盘控制实训（核心实操）
掌握ROS节点通信，是实现无人驾驶智能决策的基础。本次实操目标是通过Python代码控制小车前进、后退、转向，同时获取激光雷达数据，实现简单避障功能。
#!/usr/bin/env python3
import rospy
from geometry_msgs.msg import Twist
from sensor_msgs.msg import LaserScan
class CarControl:
def __init__(self):
self.pub = rospy.Publisher("/cmd_vel", Twist, queue_size=10) # 发布底盘控制指令
self.sub = rospy.Subscriber("/laser/scan", LaserScan, self.laser_callback) # 订阅激光雷达数据
self.twist = Twist()
self.obstacle_distance = 1.0 # 避障阈值，小于1m则避障
def laser_callback(self, msg):
# 获取正前方（角度0°）的距离
front_distance = msg.ranges[180] # 假设180对应正前方，根据平台配置调整
rospy.loginfo(f"正前方距离：{front_distance:.2f}m")
# 避障逻辑
if front_distance < self.obstacle_distance:
# 遇到障碍物，停止前进，转向
self.twist.linear.x = 0.0 # 停止前进
self.twist.angular.z = 0.5 # 向右转向
else:
# 无障碍物，匀速前进
self.twist.linear.x = 0.2 # 前进速度0.2m/s
self.twist.angular.z = 0.0 # 不转向
self.pub.publish(self.twist)
if __name__ == "__main__":
rospy.init_node("car_control")
car = CarControl()
rospy.spin()底盘控制有几个关键细节需要注意，其话题名称为/cmd_vel，消息类型为Twist。linear.x用于控制前进/后退速度，正值为前进，负值为后退；angular.z用于控制转向，正值为向右，负值为向左。速度值需结合底盘性能合理调整，避免速度过快导致小车失控。
五、功能应用
1.基础教学实训应用
无人驾驶硬件基础实训
基于平台模块化硬件架构，完成激光雷达、深度相机、麦克风阵列、机控服务器、线控底盘的拆装、接线、供电测试与通信链路验证，掌握无人驾驶核心硬件的工作原理、参数特性与接口规范；开展传感器标定实验，完成激光雷达点云校正、深度相机内外参标定，掌握工程化硬件调试方法。
ROS 机器人系统实训
基于 Ubuntu 18.04 与 ROS 框架，完成开发环境搭建、节点创建、话题与服务通信、参数服务器配置、RVIZ 数据可视化、Gazebo 虚拟场景搭建等基础实验，掌握 ROS 系统的核心操作流程；开展多设备 ROS 驱动部署与调试，实现激光雷达、相机、底盘的协同通信，理解无人驾驶系统的数据流传输逻辑。
嵌入式开发基础实训
依托机控服务器的嵌入式 Linux 环境，完成 C/C++、Python3 编程入门、串口通信、GPIO 控制、外设驱动开发等实验，掌握嵌入式系统开发流程；开展硬件与软件的联合调试，实现通过代码控制底盘运动、传感器数据采集，培养嵌入式开发与硬件控制能力。
2.无人驾驶感知实训应用
激光雷达应用实训
围绕平台360°全向激光雷达开展全流程应用实训，核心包含点云数据处理、SLAM 建图与定位两大模块。通过数据采集、滤波、分割实验掌握点云预处理技能；依托 GMapping、Cartographer 等主流算法，完成室内外二维 / 三维建图及定位调优，实现从硬件数据感知到智能导航应用的闭环训练。
（1）点云数据处理实训：
完成激光雷达点云数据采集，开展滤波去噪、地面分割、目标特征提取实验，掌握 PCL 等点云处理库的基础应用方法。
（2）SLAM 建图实训：
基于 GMapping 算法完成二维栅格地图构建，基于 Cartographer 算法实现三维场景建模，验证不同场景下的建图精度与适应性。
（3）定位与导航实训：
结合建图结果完成 AMCL 定位实验，调试算法参数优化定位效果，实现基于激光雷达的自主避障、路径规划导航功能。
计算机视觉应用实训
依托平台搭载的 Class 1 安全级实感深度相机，结合 OpenCV 视觉开发框架，开展图像预处理、颜色识别、二维码 / AprilTag 标签检测与 AR 视觉实训。通过阶梯式实验掌握计算机视觉基础开发流程，理解视觉感知在无人驾驶场景中的应用逻辑，为智能感知系统开发奠定基础。
（1）视觉基础与目标识别实训：
完成图像灰度化、滤波去噪、边缘检测等预处理操作；开展颜色阈值调节、颜色识别、二维码 / AprilTag 标签识别实验，掌握 OpenCV 视觉库的基础应用与目标检测方法。
将颜色物体放置在摄像头的视野范围内，拖动 L、A、B 分量滑杆调整阈值，直至画面显示区左侧画面内的颜色物体区域变为白色，其它区域变为黑色。
（2）标签识别与 AR 视觉实训：
完成二维码的创建与识别实验，掌握视觉码类目标的检测与解码方法；开展 AprilTag 标签识别实验，实现视觉定位与姿态估计；完成 AR 视觉实训，将虚拟信息与真实场景叠加，验证视觉增强技术在环境交互中的应用。
直观呈现视觉处理与 AR 交互的抽象流程，辅助理解实训操作逻辑，符合"实训指导 + 实操调试"的教学模式。
语音交互应用实训
依托平台 6 麦 360° 声源定位阵列，开展语音信号处理与智能交互实训。通过音频降噪、回声消除、声源定位实验掌握语音信号预处理基础方法；完成语音指令识别与小车控制、颜色追踪、多点导航等功能开发，实现无人驾驶场景下的自然语音交互，提升人机交互系统开发能力。
（1）语音信号基础处理实训
开展音频降噪、回声消除实验，优化语音采集质量，完成360°声源定位实验，掌握语音信号方向识别与空间定位方法。
（2）语音指令控制实训
完成"语音控制小车移动"实验，实现前进、后退、转向等基础运动指令的语音触发；开展"语音控制颜色识别/颜色追踪"实验，将语音指令与视觉感知功能联动；实现"语音控制多点导航"实训，通过语音指令下发导航目标点，完成自主导航任务。
（3）语音交互闭环实训
实现设备状态语音播报功能，将小车运动状态、感知结果以语音形式反馈；构建完整语音交互链路，验证"语音指令→逻辑解析→动作执行→状态反馈"的闭环流程。
3.算法开发与 无人驾驶 综合应用实训
无人驾驶核心算法实训
支持基于 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架的目标检测、语义分割算法开发与部署，实现交通标志、行人、障碍物的精准识别；开展Dijkstra、RRT等路径规划算法的实训与优化，实现不同场景下的最优路径规划，培养算法设计与优化能力。
无人驾驶综合系统实训
整合环境感知、智能决策、运动控制、人机交互四大核心模块，完成无人驾驶全流程系统开发与调试。依托车道保持、路标检测、红绿灯识别等场景化实训，实现从环境感知、建图定位到路径规划、自主导航的闭环功能；通过多场景综合测试与优化，提升系统稳定性与鲁棒性，培养无人驾驶系统级开发与集成能力。
（1）场景化感知与决策实训
车道保持与转向实训：基于视觉感知实现车道线识别与车辆居中控制，结合感知信息完成路口转向、避障等决策逻辑开发。
开展路标检测与红绿灯识别实训：完成交通标志、信号灯的视觉检测与规则解析。
（2）自主导航与泊车实训
基于环境感知与路径规划实现自动泊入/泊出车位。
（3）综合系统集成与测试
打通感知→决策→控制→交互全链路，验证系统闭环功能；在多场景（实验室/户外场地）下进行稳定性与鲁棒性测试，优化参数与异常处理逻辑。
4.创新开发与竞赛应用
学科竞赛备赛
可作为智能网联汽车竞赛、机器人竞赛、人工智能创新竞赛等赛事的实训与备赛平台，满足赛事所需的无人驾驶技术开发、系统调试、场景测试等需求，助力学生在竞赛中完成作品开发与优化。
科研与毕业设计应用
可作为高校智能网联汽车、人工智能、机器人工程等专业的毕业设计、课程设计与科研创新平台，支撑无人驾驶相关算法优化、多传感器融合、智能决策系统开发等科研课题研究，实现从理论研究到工程落地的转化。