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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

• 深度学习跟踪能力

  基于深度学习的多目标跟踪能力，用外观特征与运动一致性联合建模，在密集穿插与遮挡工况下稳住航迹，配合关联模块输出连续 ID。

• 标定与时间同步基线包

  面向相机-雷达、激光-雷达外参标定与时间同步的基线包，提供标定精度、同步精度与在线自检的落地支撑。

• 时间同步与基准对齐能力

  面向多传感器的时间同步与基准对齐能力，用 PTP/gPTP 或脉冲对齐把四路传感器锁到同一时刻，确保融合在时空基准上不丢精度。

• 在线标定与漂移抑制能力

  面向量产车辆的在线标定与漂移抑制能力，持续自检外参并触发重标定，把温度与振动带来的标定漂移压住，是融合稳定的底层保障。

• 云端融合训练与回归参考方案

  面向数据闭环的云端融合训练与回归参考方案，支持场景库管理、自动回灌与指标回归，把边缘框架的迭代从手工测试变成可复用资产。

• LKA 车道保持功能逻辑

  面向 L2+ 的车道保持功能逻辑，消费融合后的车道线与周边目标，做横向控制与降级兜底，强调与 AEB/ACC 的协同与接管边界清晰。

• BSD 盲区监测功能逻辑

  面向商用车与乘用车的盲区监测功能逻辑，消费融合后的近场目标列表，在转弯与变道时给出报警与降级，强调可解释与责任边界清晰。

• AEB/ACC/BSD 功能逻辑参考

  面向 AEB、ACC、BSD 的功能逻辑参考，覆盖触发条件、纵向/横向控制、接管与降级策略，以及验证场景库。