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雷达-相机-激光-超声融合框架、目标关联、卡尔曼与深度学习跟踪、AEB/ACC/BSD 功能逻辑、标定时间同步与误报漏报分析

• 雷达相机关联能力

  面向毫米波目标列表与相机检测框的关联能力，用径向测距测速与像素语义交叉校验，压低虚警并稳住航迹，适配后融合与特征融合。

• 重识别与航迹续接能力

  专攻遮挡与丢失后的航迹重识别与续接能力，保留候选轨迹并在恢复时用几何与运动一致性续上原 ID，抑制城市与高速的 ID 跳变。

• 边缘融合框架轻量参考方案

  面向算力受限域控的边缘融合框架轻量参考方案，以后融合为主、特征融合可选，强调低时延与高可靠，适配经济型与中配车型。

• 误报漏报闭环优化能力

  面向量产持续的误报漏报闭环优化能力，把线上问题转成回灌用例，驱动模型与标定迭代，形成问题到改进的闭环，让感知质量随规模提升。

• 误报漏报归因与报表能力

  面向感知质量的误报漏报归因与报表能力，把虚警与漏检按静止金属、天气、标定漂移等维度分类，输出场景级与系统级报表，支撑验收与追溯。

• 误报漏报分析能力

  面向虚警与漏检的归因、数据回灌与闭环优化能力，覆盖误报/漏报分类、评价指标与场景级报表。

• 融合框架核心参考方案

  把毫米波、相机、激光、超声统一到同一目标列表与时空基准的融合框架参考方案，支持前/特征/后融合切换。

• 目标跟踪参考能力

  面向多目标跟踪的参考能力，支持卡尔曼、扩展卡尔曼与深度学习跟踪，含航迹生命周期管理与跨传感器重识别。

• 目标关联参考引擎

  面向点云、图像检测框与雷达目标的跨模态数据关联引擎，支持匈牙利、JPDA 与深度关联多种策略。

• 激光相机跨模态关联能力

  面向激光点云与相机检测框的跨模态关联能力，用几何投影与外观一致性把点云簇与语义框对齐，抑制遮挡带来的目标跳变。