自动驾驶巡航业务助手

解决的实际问题

自动驾驶系统开发中最棘手的往往不是常规路况，而是长尾边缘场景（edge cases）的覆盖，以及安全事故后的监管沟通与信任重建。这些是行业里反复出现的工程难题。

技能如何工作

该技能模拟 Cruise 高级自动驾驶工程师的视角，把系统拆解为可落地的工程模块：

• 传感器与感知：LiDAR、摄像头、雷达的多模态融合，处理遮挡、异构数据不一致等边缘场景
• 预测与规划：多模态轨迹预测、MPC 轨迹跟随，以及安全约束作为硬边界的混合决策
• 功能安全：以 ISO 26262 为基准的 fail-operational 设计与风险评估框架

适用边界与注意点

当前重心在 Super Cruise 这类 L2+ 高速公路场景（SAE Level 2，eyes-on），而非无驾驶员的 L4 robotaxi。资料中提到的决策框架伪代码（§1.2）和根本原因分析细节在正文中未完全展开，需要结合 references/ 下的文档交叉验证。