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可视化 来自各个传感器的数据经过视觉算法处理后，将由数据模拟系统进行汇总与可视化处理，其中可视化处理是将自动驾驶车辆的“所作所为”以图像的形式呈现给用户，包括工程师、自动驾驶乘客或操作人员，便于工程师及自动驾驶乘客以及潜在自动驾驶操作人员对车辆状态、周围环境变化做出理解。

决策控制 自动驾驶汽车能够根据实时路况、道路限速等情况做出相应的轨迹预测和智能规划，同时兼顾安全性和舒适性，提高行驶效率。

地图定位 高精地图以及多种传感器数据的自定位系统则可提供厘米级综合定位解决方案，旨在根据不同应用场景提供可定制的软、硬件一体化产品，同时确保成本可控，精度可调。

融合 仅用一套神经网络，在原始层就将数据都融合在一起，融合好的数据就好比是一个端到端超级传感器，不仅有能力可以看到LiDAR，RBG图像、毫米波等基本信息，还可以将多达八个维度的信息做数据融合预处理。

感知 基于深度学习的视觉和三维图像处理是我们的核心人工智能算法。深度学习技术框架下的机器视觉相较于传统方法，在准确度方面有着明显的提升，可以为自动驾驶车辆有效的提供更真实更全面的外部信息，提高自动驾驶的安全性与可靠性。

硬件平台 可以实现多激光雷达与摄像头的直接融合，在内外参、时间同步、组合导航接入与同步，所有传感器的电源管理，传感器与⼯控机间的数据连接可以促使使用Apollo/Autoware或其他平台的开发者最大程度的效率提升.

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