L2+ 域控感知
域控把四类传感器统一到同一目标列表与时空基准，输出稳定航迹供规划控制使用，是行车与泊车域的共同底座。
查看融合框架 →围绕融合、跟踪与功能闭环，按六类技术能力组织，覆盖从时空基准到误报漏报归因的完整链路。
站内内容围绕下列方向组织，选型、原理、标准、测试、故障、应用、工程化、成本与趋势九个视角成组覆盖。
融合按时间同步、坐标标定、置信度加权组织，不承诺单算法全工况零误报；动态目标验收参考检出率、漏检、虚警、测距测速精度与端到端延迟。
域控把四类传感器统一到同一目标列表与时空基准，输出稳定航迹供规划控制使用，是行车与泊车域的共同底座。
查看融合框架 →把误刹归因为虚警、把漏刹归因为漏检，结合标定漂移与时间同步偏差定位，给出可复现的闭环优化路径。
查看误报漏报分析 →红绿灯、行人、占道与加塞密集出现，靠特征融合与航迹管理抑制遮挡与穿插带来的目标跳变。
查看应用文章 →转弯与变道时盲区目标运动复杂，BSD 航迹关联把毫米波与相机目标对齐，给出行为预测与告警。
查看功能逻辑 →把法规与典型工况拆成可回灌的场景用例，支撑回归与验收，使检出率、虚警与延迟指标可追踪。
查看解决方案 →城市 NOA 靠特征融合与航迹管理抑制遮挡与穿插带来的目标跳变；毫米波给速度基准，相机给语义，激光给三维结构，三者在统一时空基准上互补。
感知成本集中在算力平台、传感器 BOM 与验证回归三块；降本要守住安全红线，不能为了价格牺牲标定、同步与验收覆盖。
从量化、算子优化、部署到在环测试，感知算法量产落地的流程、窗口与验收边界，核心是在算力、时延与一致性之间做权衡。
动态目标验收参考检出率、漏检、虚警、测距测速精度与端到端延迟；它们是参考线而非强制全场景值，验收要看数据集、真值与阈值。
BEV 把多视角与多模态统一到鸟瞰空间，Transformer 擅长跨模态长程关联；占用网络补框检测的空白，端到端感知的拐点看数据与可解释性。
误刹归因为虚警，漏刹归因为漏检。从标定漂移、时间同步偏差、跨传感器不一致到天气与反射干扰，给出可复现的归因与数据回灌路径。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
选型判据、目标跟踪方案、标定同步与时间基准、误报漏报归因问题，可发送邮件说明工况、传感器与验收目标。