人工智能 车载应用 软件定制 案例

2024.07 - 2026.5.20 中力股份 核心产品规控算法研发： 1。负责公司 xqe、xqc、xp3、xsc 系列叉车机器人的横纵向控制算法及软件开发。在高精度堆叠任务中，将取卸容差控制在 ±1cm 以内；在托盘货架场景下，实现最小 7.5cm 间隙的极窄空间高精度作业。 2.机场牵引车运动控制：支持 VDA5050 协议，实现直线 20km/h、倒车 7.6km/h、转弯 10km/h 的平稳行驶；通过轨迹预推技术攻克直角弯通过性判断难题；实现自动过挂钩功能，挂钩容差 3cm，重复到点误差 ≤3cm。 3.分布式仓储效能优化：开发出库预测与入库管理系统，通过夜间预移位策略，将单日平均掏货次数降低 8.72 倍，显著提升出库效率。 4.石花酒业项目部署：负责 6 台 xqe201 无人叉车的全流程部署，涵盖路线规划、调度逻辑、信号对接及取卸货运动控制调试。 针对该密集堆垛场景有一份专利正在受审。 5. 调试工具开发：编写参考线偏移调试和舵轮以及行走标定工具，通过软件算法补偿机械偏差，确保 AGV 在密集堆垛以及小距离托盘货架场景中保持精确对中行驶。 2026.5.25 - 至今 湖南大学无锡智能控制研究院 核心产品控制及底盘算法研发 1.负责研究院机车牵引的AGV车钩自动控制系统开发，该AGV底盘采用MODBUS TCP协议的PCL通信，基于此协议开发底盘通信软件，主要负责控制与底盘数据的收发处理。同时开发AGV的横纵向控制算法、挂钩的控制算法、安全检测模块。 2.开发网页端的车辆调试工具，主要功能有查看车辆实时状态、故障；监控一个或多个节点的 CPU/内存等资源占用；分析历史日志、画曲线；实时观察数据曲线；上传/下载/压缩/删除文件；在线查看、编辑车辆上的文本文件；启动测试工具、调动态参数；录制/回放/校验车辆话题 bag；新增车辆、修改 IP/密码/话题；支持多车在线切换，无需在车端安装，只需在客户端配置车端IP、用户名、密码后，即可使用。

AutoForge 是一款面向汽车电子诊断测试的 Web 化工艺平台，旨在解决传统桌面工具封闭、手工转换 CAPL 代码低效、团队协作困难等痛点。平台基于 B/S 架构，后端采用 FastAPI 提供 REST API 服务，前端采用 Vue 3 构建响应式操作界面，底层集成CAPL引擎实现工程文件的解析与 CAPL 代码自动生成。核心功能覆盖测试项目的全生命周期管理：支持测试分组与用例的灵活编排、100+ 标准化步骤模板的拖拽式设计、公共步骤的复用与同步、DID/DTC/TP 地址等项目级配置的集中管理，以及一键生成符合 CANoe 执行规范的 .can 代码。平台创新性地引入 DeepSeek-Reasoner 大语言模型，提供步骤智能推荐、配置合规审查、自然语言转测试步骤等 AI 辅助能力，显著降低测试设计门槛。同时支持基线文件差异对比，实现项目迭代的变更追踪与质量审计。系统部署于工程师工作站即可通过局域网向全团队提供浏览器访问，无需额外安装客户端软件，有效推动诊断测试工艺的标准化与协同效率提升。

本项目面向户外高尔夫球场自动化作业场景，为移动机器人提供 AI 视觉感知、目标识别、状态判断和任务辅助决策能力。系统接入左右相机、激光点云、里程计、地图、设备状态等多源数据，完成高尔夫球识别、球满判断、卡球检测、三角标识识别、前方障碍检测、局部/全局球密度地图生成等功能。 机器人在作业过程中可根据视觉检测结果统计球量、判断是否需要返航卸球，并结合行为树状态、任务状态、电量信息和地图区域信息进行联动控制。同时系统支持动态参数配置、图像缓存、检测结果解析、ROS 服务调用、状态发布、异常告警和 rosbag 数据保存，便于现场调试、算法验证和后续数据回放分析。

本项目主要面向无人驾驶仿真研究、智能车辆轨迹跟踪与轻量化控制算法验证场景，围绕端到端自动驾驶技术开展系统设计与实验开发。项目基于 CARLA 仿真平台构建虚拟驾驶环境，通过采集车辆前视图像、行驶状态和控制指令等数据，训练轻量化神经网络模型，实现从环境感知输入到车辆控制输出的端到端映射。项目可用于自动驾驶算法教学、科研训练、数据采集、模型训练、仿真测试和轨迹跟踪效果评估，为低成本、高效率的自动驾驶算法验证提供支持。 本项目主要功能包括仿真环境搭建、自动驾驶数据采集、数据预处理、模型训练、模型推理和效果评估等模块。系统可在 CARLA 仿真环境中生成车辆行驶场景，自动采集车辆前方图像、方向盘转角、油门、刹车等控制数据，并生成对应的数据标签文件；同时支持对采集数据进行划分和预处理，形成训练集、验证集和测试集。模型部分采用轻量化端到端神经网络结构，通过输入车辆前视图像，直接预测车辆控制指令或轨迹跟踪相关参数，从而实现车辆在仿真道路中的自主行驶与轨迹跟踪。项目还支持训练过程记录、模型保存、测试推理和结果可视化，便于对算法性能进行分析和改进。

面向滴滴打车等出行平台，我们设计并实现了支持WebRTC、SIP电话等多渠道接入的实时语音智能客服系统。该系统深度集成企业知识库，通过智能路由与语义理解，自动、精准地处理用户与司机的高频咨询，大幅提升客服响应效率与人效，显著优化用户服务体验与满意度。

自动驾驶系统应用层具体分有视觉感知模块，定位模块，雷达模块，规划模块和控制模块。整个应用层软件实现了，各个模块由各种传感器获取数据包括雷达，摄像头，车辆底盘的速度相关传感器等，通过对这些数据的处理获取当前车辆的自身状态，再由控制模块对车辆状态与预期状态的误差计算，通过各种控制算法计算出减小误差所需的控制量，再下发给底盘实现车辆按照预期路线与速度行驶。

主要实现了日产系列汽车无人驾驶智能车的车内遗留物检测（小目标），提醒乘客携带所带好物品下车，活体检测（动物等），人员超载检测，异常姿态检测，报警，数据整合上传等功能。dms部分由另一个团队开发。

职责业绩： 1.自己开发能源IOT项目，通过kepware软件的Modbus协议采集施耐德等能源仪表和ODBC采集MES系统的数据，并存到SQL，可以实现根据配方，人员，时间追溯和分析能源消耗 2..自己开发换热控制系统，通过西门子S7-1200的PLC和TP700触摸屏采集热回收三台空压机产生的热量，来加热淋浴、膨化系统、消防泵房的水 3.查找西门子TP177A、Proface等触摸屏画面，以及RSView 32和Facory Me SCADA画面，西门子施耐德等变频器，通过S7-300、S7-200 Smart的PLC程序分析和处理机器故障 4.修改西门子和罗克韦尔等PLC程序和触摸屏画面，持续优化改进生产控制系统如修改生产流程，新增必要的报警点等 5.根据Biorem的吸收塔的S7-200 PLC程序，独自绘制TP700触摸屏画面，通过生物滤池吸收生产产生的臭气，并测试正常。 6.Fanuc机器人培训一周，初级编程培训

通过CAN总线及安装的各种传感器，获取车辆状态信息（胎压，液压，发动机，震动，里程，速度，保养记录等等），从而实现车辆用前告警，使用户能够了解车辆预警信息及磨损情况，为车辆维护提供科学指导。主要模块有，告警管理，性能评估，故障预测等模块。