J9官方 · 感知模块

J9国际站官方网站，构建稳定可部署的感知能力

从摄像头、激光雷达到毫米波雷达，度芯方观提供面向量产车型的多传感器融合软件，覆盖目标检测、车道线识别、可行驶区域与动态目标跟踪，让复杂道路信息更快进入决策链路。

感知链路

智能驾驶感知软件的四项关键能力

围绕车端实时性、复杂天气鲁棒性和域控资源约束，建立从传感器输入到环境模型输出的稳定链路。

80毫秒级典型感知链路时延，适配实时辅助驾驶响应。

多源融合支持相机、激光雷达与毫米波雷达协同输入。

全天候识别针对夜间、逆光、雨雾和隧道场景优化模型表现。

车规流程按ISO 26262流程开展软件开发、测试与变更管理。

融合感知算法

从原始传感器数据到可用环境模型

软件将不同传感器的时间戳、坐标系和观测结果统一处理，输出供决策规划调用的目标列表、车道结构、道路边界及占用栅格。算法模块支持按车型平台拆分部署，便于在不同域控制器上进行算力配置。

统一时间同步与外参管理，降低多传感器错位风险
目标级与特征级融合，兼顾识别精度和计算效率
支持仿真回放、实车采集和问题样本快速闭环
输出标准化接口，便于与规控软件及车身系统联调

算法组件

J9官网感知算法组件

组件可根据传感器组合、车型定位和功能等级进行选配，支持从单项能力验证到完整感知栈集成。

视觉目标检测

识别车辆、行人、两轮车、锥桶与道路障碍物，支持多摄像头视场拼接。

相机输入实时推理

车道线与道路边界

输出车道线、路沿、分流区和可行驶区域，为LCC与NOA功能提供结构化道路信息。

多车道像素级

激光雷达点云感知

完成点云地面分割、聚类与三维目标检测，增强夜间及弱光环境下的空间感知能力。

三维检测点云融合

毫米波目标跟踪

融合速度、距离和方位信息，提升前向目标跟踪连续性，适配高速道路与拥堵工况。

速度维度连续跟踪

动态目标预测输入

输出目标历史轨迹、运动状态和置信度，向决策规划模块提供可计算的环境变量。

轨迹输出置信度

占用栅格与自由空间

以栅格形式描述车辆周围空间占用关系，适用于无清晰车道线道路和复杂障碍场景。

空间建模低速泊车

传感器工程

传感器接入、标定与数据一致性

感知效果不仅取决于模型，也取决于传感器安装姿态、时间同步和数据质量。软件提供标定参数管理、采集质量检查与版本追踪能力，减少车型切换时的重复调试工作。

支持内参、外参、时间偏移和坐标系参数管理
提供传感器遮挡、曝光异常与数据丢帧检测
通过道路标线、静态目标和动态目标完成标定复核

复杂道路表现

夜间、雨雾与逆光环境下保持感知连续性

针对真实道路中光照变化、反射干扰和目标遮挡等问题，建立场景化数据集与回放验证机制。

夜间低照度

优化弱光目标特征提取，关注行人、两轮车与路侧障碍物。

雨雾与水雾

结合雷达信息校正视觉置信度，降低雨滴和雾气造成的误检。

逆光与反射

处理强光、隧道出入口和湿路反光，保持车道结构输出。

施工与异形障碍

利用点云和占用栅格补充规则道路之外的障碍信息。

参数参考

感知软件接口与性能参数

以下参数用于常见量产域控项目的方案评估，最终指标将结合芯片、传感器配置和功能范围确认。

能力项目	典型范围	工程说明
端到端感知时延	60—80毫秒	按常见相机与融合链路配置评估
相机接入数量	4—12路	支持环视、前视及侧向视场组合
激光雷达接入	1—3路	可配置点云预处理与三维检测模块
目标类别覆盖	20—60类	根据车型功能和数据集进行定制扩展
验证方式	仿真回放+实车测试	结合问题样本、道路里程与版本回归管理

常见问题

J9国际站感知部署问答

感知软件适合哪些J9国际集团项目？
适用于乘用车L2及以上辅助驾驶、商用车辅助驾驶、域控制器升级和新车型感知栈开发，可根据现有传感器与芯片条件组合部署。
多传感器融合需要哪些输入条件？
通常需要提供传感器型号、安装位置、内外参、时间同步方式、目标功能清单和域控算力信息，项目团队据此确定融合链路与标定方案。
感知软件如何应对夜间和雨雾场景？
通过场景化数据采集、困难样本训练、视觉与雷达融合、仿真回放及实车回归测试，持续评估低照度、反光、遮挡和降雨条件下的输出稳定性。
J9集团如何进行车规验证？
软件开发与变更过程可按ISO 26262流程管理，并结合接口测试、故障注入、仿真测试、道路测试和版本回归形成完整验证记录。
现有域控制器可以直接接入感知软件吗？
可根据芯片架构、操作系统、通信协议、内存和功耗限制进行适配评估，输出标准化环境模型接口，配合域控中间件完成联调。
感知模型是否支持后续OTA升级？
支持按模型、配置和算法版本进行独立管理，并通过灰度验证、回滚策略和问题样本复测降低升级对量产车辆的影响。

项目咨询

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