应用案例：以“实测—仿真”闭环，重构高校自动驾驶科研与教学范式
项目背景
本项目客户为国内一所以计算机技术与智能驾驶为核心研究方向的高校科研团队。团队长期聚焦于自动驾驶感知、定位与系统级验证研究，同时承担研究生教学与科研平台建设任务。
在科研与教学并行推进的背景下，客户希望构建一套可持续扩展、可复用的自动驾驶数据采集与数字孪生测试平台，支撑从真实道路采集到高保真仿真验证的完整研究链路。
在科研与教学并行推进的背景下，客户希望构建一套可持续扩展、可复用的自动驾驶数据采集与数字孪生测试平台，支撑从真实道路采集到高保真仿真验证的完整研究链路。
在此背景下，康谋为其提供了数采车系统、无人驾驶车辆集成方案以及数字孪生仿真服务，帮助客户打通“真实世界—虚拟世界”的关键通路。
解决方案
以开放架构与工程化能力，助力高校与科研机构构建真正可持续的智能驾驶数字孪生平台。
针对上述挑战，康谋并未简单叠加硬件或软件模块，而是从系统架构层面构建了一套以数据一致性与实时性为核心的联合解决方案。
高带宽数据采集与低延实时监测
- 构建高带宽服务器架构，相机数据采用硬件编解码处理
- 视频流通过 SRT 协议实时回传与监测，保证画质的同时显著降低丢包风险
- 对 LiDAR 数据采用多线程降采样监测机制，在不影响关键特征的前提下，进一步降低服务器带宽与计算压力。
以 GNSS RTK/IMU 为基座的
高精度同步链路
- 基于 GNSS RTK / IMU 原始数据构建统一的工具链基座
- 通过 UDP + 串行数据处理的方式优化数据传输路径，显著减少控制与状态传输延迟
- 在仿真端设计关键桥接核心引擎，实现多层次坐标系统的高精度转换体系
智能标定工具实现复杂流程
标准化、自动化
- 提供一键式自动标定流程
- 基于PCA的运动方向智能估计
- 投影和高度数据自动修正
- 质量可量化的标定评估体系
康谋方案通过系统级协同优势为高校科研提供高效工程化设计支持，其核心特点包括：
- 闭环流程：实车采样 → 自动标定 → 配置加载 → 实时运行
- 离线回放：支持 rosbag 回放复验，无需反复外场测试
- 多层容错：从网络、协议到算法的全栈防护
- 配置驱动架构：无需改代码即可适配新场景，天然适合高校长期演进的科研环境
康谋方案支持基于真实车辆动力学的控制映射，无需高校团队额外构建复杂的动力学模型，即可在仿真中获得高度一致的车辆行为表现，大幅降低系统建模门槛。
核心价值
成功构建了一个面向高校的标准化智能驾驶实训与科研验证基础设施，实现从 “能用” 到 “可复用” 的平台升级
科研效率提升
获取高精度同步的多传感器原始数据；支持低延时在线监测，减少无效采集与重复外场测试
测试成本与风险显著降低
危险与长尾工况可通过数字孪生方式反复验证；显著减少高风险实车测试的安全与合规压力
教学资源标准化与复用
“实测—仿真”双向联动平台可直接用于课程教学；支撑多届学生、多个课题组共享同一验证体系
康谋并没有给我们一套“黑盒式”系统，而是和我们一起把数据采集、时间同步和仿真验证的关键问题拆解清楚。
这套平台既能直接用于科研项目，也非常适合教学使用，为我们后续的算法研究和课程建设提供了长期价值。