行业痛点：

园区场景（如校园、科研园区）虽然道路结构相对清晰，但交通参与者类型复杂（人车混行），且存在路口转弯、临时障碍物、特殊作业等复杂情况，这对无人驾驶系统的环境感知精度、行为理解深度和安全控制能力提出了极高要求 。

解决方案：

本成果构建了集环境感知、行为理解、智能决策和车辆控制于一体的无人驾驶系统 。针对低速运行环境，系统通过视觉感知手段实现人体操作动作的捕捉与识别，能够引导无人运载车完成特殊作业任务，并支持自主行驶、路径跟踪和定点停车 。

自主可控架构： 形成了包含目标检测、雷视融合、自主避障、SLAM建图、人机交互及远程管理在内的自主可控系统架构 。

高适应性与稳定性： 能够适应园区复杂交通环境，实现对行人、车辆及常见障碍物的稳定识别，具备在人车混行、临时障碍物干扰下的安全运行能力 。

工程化与仿真能力： 系统模块化程度高，便于定制开发；基于CARLA等软件自主开发了无人驾驶测试仿真平台，为算法验证和工程化部署提供了强有力的技术支撑。