一、行业场景
本项目产品聚焦散货码头港口专属作业场景，主要服务于港口煤炭、矿石、砂石、粮食等散货物料的场内闭环转运作业。

针对该场景，项目依托无人驾驶技术替代传统人工转运模式，实现港口场内无人车全自动、常态化、智能化转运作业，有效规避人工作业安全隐患、降低人力运营成本、提升码头物料转运效率与作业标准化程度，适配港口24小时不间断作业的行业需求，助力散货码头智能化、无人化、数字化转型升级。

二、项目实现

在本项目实施过程中，本人以无人车控制核心技术落地为核心，全程负责底盘控制、算法开发、功能实现及场景适配落地工作，具体实现内容如下：

1. 线控底盘控制系统开发与落地：独立负责无人车整套线控底盘的控制逻辑开发、调试与优化工作，针对散货码头颠簸、多弯道、频繁启停的作业特性，搭建线控转向、线控刹车、线控油门的底层控制闭环算法。完成底盘各部件的参数标定、响应时序优化、极限工况适配调试，解决底盘控制滞后、控制精度不足、工况适配性差等问题，确保无人车底盘执行机构可精准响应上层驾驶指令，满足港口复杂工况下的行驶稳定性、操控精准性要求，保障基础行驶能力可靠落地。

2. 智能驾驶核心算法开发与场景应用：主导无人车路径跟踪、局部路径规划核心控制算法的代码实现、迭代优化与场景适配工作。结合散货码头场内道路狭窄、作业区域交错、动态障碍物多的场景特点，优化路径跟踪闭环控制策略，提升路径纠偏的实时性与精准度；优化局部路径规划算法，提升无人车对临时路况变化、动态障碍物的自适应能力。完成算法仿真测试、实车调试、场景落地验证，确保算法可适配港口全场景转运作业，实现无人车自主、稳定、精准的导航行驶。

3. L2级自动驾驶功能开发与功能落地：负责港口场景专属L2级辅助驾驶功能的需求拆解、功能开发、调试与上线验证。针对码头密集转运、近距离作业的场景需求，开发低速自动跟车控制逻辑，实现车距自适应调节、速度平滑跟随；搭建近距离防撞避碰控制体系，融合感知数据完成避碰决策、制动控制逻辑开发，实现分级预警、分级制动避障。完成实车多场景测试、功能迭代优化，解决复杂工况下跟车顿挫、避碰误触发、响应不及时等问题，保障L2级辅助功能在港口场内常态化稳定运行，提升无人车作业安全性与智能化水平。