陕重汽SIC-Pilot自动驾驶平台：不同车型、不同的场景下的专属解决方案

2025-11-17 汽车知识

【摘要】：重卡行业竞争日趋激烈，自动驾驶方面，集成越好，获得订单的概率就越高。当下，几乎所有主机厂都在发力自动驾驶赛道，市场机遇瞬息万变。　　2018年起至今，陕重汽

　　重卡行业竞争日趋激烈，自动驾驶方面，集成越好，获得订单的概率就越高。当下，几乎所有主机厂都在发力自动驾驶赛道，市场机遇瞬息万变。

　　2018年起至今，陕重汽在港口、高速物流、矿区运输和环卫这四个场景，持续布局自动驾驶技术。考虑到实际应用场景与车型的不同，为了提高每一套自动驾驶解决方案的制定效率，陕重汽自主研发了SIC-Pilot自动驾驶平台。

　　什么是SIC-Pilot自动驾驶平台?

　　陕重汽自主S-Pilot自动驾驶平台是跨车型跨场景的通用性软硬件平台架构。其最显著的特点，就是能针对不同车型、不同场景，灵活配置功能和模块，生成专用解决方案。充分验证了系统稳定性，大大降低了开发周期和开发成本。

　　该平台具有高可靠线控底盘、车规级传感器、ASIL-D级高可靠控制器、基于AutoSAR的软件架构和系统级多重安全冗余五大优势。同时基于对不同场景自动驾驶需求的深入分析，从整车研发角度布局了环境感知、高精度定位、智能决策、控制执行等四大核心技术，开发了完善的算法库，形成了满足高速、港口、矿区、园区环卫等多场景应用的自动驾驶核心方案。

　　SIC-Pilot自动驾驶平台的

　　优势和核心技术是什么?

　　1、环境感知：

　　通过自主研发的多传感器感知融合算法，可以减小目标的感知误差并增加感知系统对天气和光照的适应性，实现感知范围360覆盖、感知数据多传感器冗余，通过先进的传感器数据多重安全校验机制，完成障碍物的检测、跟踪和驾驶场景理解，保障车辆行驶过程中的感知系统的精度与高稳定性。

　　2、高精度定位：

　　采用视觉+点云+惯导+轮速的多传感器融合定位技术，结合先进的视觉语义SLAM定位、航迹推测算法，有效解决隧道、城市峡谷下GPS信号遮蔽问题，实现厘米级定位。

　　3、决策控制：

　　结合环境感知信息、路由信息和当前位置，通过多种决策算法，实现车辆智能决策;通过控制模块将自动驾驶指令分解为加速、减速、制动、转向等，横纵向控制误差小于0.1m，并设计安全冗余机制，当系统失效时，利用AEB等功能保证车辆安全稳定停车，提升安全性。

　　4、安全冗余：

　　针对自动驾驶车辆的运行安全问题，提高自动驾驶系统安全性、可靠性，采用多重安全冗余设计理念，制定了严格的功能安全设计标准。从功能定义、系统架构、功能模块设计都遵循了双备份冗余安全策略，制定了严格的感知冗余、计算冗余、控制冗余等安全性保障策略。

　　5、全生命周期技术保障：

　　陕汽作为实力整车企业，为客户直接提供车辆全生命周期的维护服务。陕汽已建立以自动驾驶为核心的智能网联七大技术平台及研发体系，实现专有技术自主掌握，公有技术优势布局。自动驾驶算法开发人员40人，线控底盘、仿真/实车测试等相关专职开发人员100人。

　　SIC-Pilot自动驾驶平台有哪些产品?

　　基于陕汽S-Pilot自动驾驶平台，团队已推出X6000高速物流辅助驾驶解决方案、H6000港口智慧运输解决方案、M3000S矿区智慧转运解决方案、L6000环卫无人洗扫作业解决方案，完成高速运输10000km性能测试，港口运输1000公里作业示范，环卫洗扫常态化作业。高速、港口、矿区、环卫四大场景自动驾驶解决方案已成熟，具备交付客户试用和产品量产条件。

　　1、高速

　　高速公路L3级高级辅助驾驶，可以实现高速公路匝道到匝道的点对点自动驾驶运输，行驶过程具备高速公路辅助、高速公路领航、自主换道超车等功能，在保证安全的前提下提高行驶效率。结合驾驶员状态、道路环境及工况条件，可实现短时间脱手、脱脚、不脱眼的自动驾驶。

　　2、港口

　　结合港口车辆运行环境及信息交互、规定路线转运、货箱装载、货箱卸载等作业场景，港口自动驾驶车辆具有信息交互、路径规划、环境感知、智能决策、定位及精准停车等功能。

　　3、环卫

　　结合洗扫车运行环境及作业场景，环卫自动驾驶车辆具有信息交互、路径规划、环境感知(行人及车辆等障碍物检测)智能决策 (循迹、目标预测、路口通行、换道、停车避撞、掉头、倒车)、定位、轨迹上传及上装线控、红绿灯识别、路面洁净度识别、非结构化道路边界识别、定点加水、定点排污等功能。

　　4、矿区

　　结合矿区车辆运行流程及作业场景，矿区自动驾驶车辆具有信息交互、环境感知、智能决策、融合定位、高精度地图，通过云控平台实现车辆和路侧实施信息获取，车辆运行调度，路径规划功能。

　　未来5年，陕汽重卡将在高速物流、港口、矿区以及环卫等四大应用场景持续发力，基于陕重汽6000、5000与3000平台，形成自动驾驶产品矩阵，进而全面提升产品的可靠性。

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