能源管理是智能輔助駕駛系統的重要延伸應用，尤其在電動運輸設備中發揮關鍵作用。搭載該系統的電動礦用卡車根據路譜信息與載荷狀態動態調節電機輸出功率，上坡路段提前儲備動能，下坡時通過電機回饋制動回收能量，結合電池熱管理策略，延長單次充電續航里程。決策系統實時計算能量分配方案，當檢測到電池SOC低于閾值時，自動規劃充電站路徑并調整運輸任務優先級，確保運輸時效性。該模塊與智能輔助駕駛系統深度集成，在保證作業效率的同時，減少充電頻次，降低運營成本，為電動運輸設備的規模化應用提供技術保障。港口智能輔助駕駛設備可自主完成設備巡檢任務。山東港口碼頭智能輔助駕駛功能

高精度定位是智能輔助駕駛系統實現自主導航的基礎。在露天礦山場景中，系統通過GNSS與慣性導航組合定位，將位置誤差控制在分米級范圍內。當地下作業失去衛星信號時，UWB超寬帶定位技術接管主導地位，結合預先構建的巷道三維地圖，實現連續定位。激光雷達實時掃描巷道壁特征，通過SLAM算法更新局部地圖，補償慣性導航累積誤差。這種多源定位融合方案，使無軌膠輪車能夠在無基礎設施依賴的環境中穩定運行。決策規劃模塊基于深度強化學習實現場景理解。系統通過卷積神經網絡處理攝像頭圖像，識別行人、車輛等交通參與者，再利用長短時記憶網絡預測其運動軌跡。在港口集裝箱轉運場景中，決策模塊需同時考慮堆場布局、起重機作業進度等因素，生成包含加速度、轉向角的多模態決策空間。當突發障礙物出現時，系統可在50毫秒內完成路徑重規劃，通過動態窗口法避開風險區域，確保運輸任務連續性。蘇州礦山機械智能輔助駕駛廠商農業機械利用智能輔助駕駛實現精確播種作業。

決策規劃模塊采用分層架構設計，兼顧實時性與全局優化。行為決策層基于部分可觀測馬爾可夫決策過程（POMDP），綜合考慮運輸任務優先級、設備能耗及巷道通行規則，生成宏觀路徑規劃。運動規劃層則利用模型預測控制（MPC）算法，在50毫秒內完成局部軌跡優化，生成滿足車輛動力學約束的平滑路徑。例如在多車協同作業場景中，系統通過分布式優化算法協調各車輛速度曲線，避免交叉路口矛盾。當感知模塊檢測到突發落石時，決策系統立即觸發緊急避讓策略，結合電子制動與差速轉向控制，在1秒內完成橫向避障動作，將碰撞風險降低90%。

智能控制模塊通過線控技術實現車輛橫向與縱向運動的解耦控制。電子助力轉向系統（EPS）與驅動電機控制器構成執行機構，接收來自決策層的轉角指令與扭矩請求。在礦山運輸場景中，無軌膠輪車通過該模塊實現陡坡緩降功能，當檢測到下坡路段時，控制系統自動調節制動壓力與電機回饋扭矩，將車速控制在安全范圍內。控制算法融入滑模變結構理論，增強對低附著力路面的適應性。實驗數據顯示，該系統可使車輛在濕滑礦道上的制動距離縮短30%，同時保持車廂內物料穩定不灑落。智能輔助駕駛系統支持多設備編隊協同作業。

執行控制系統通過線控技術實現車輛動力學閉環控制。轉向、制動及驅動系統全方面電控化改造后，系統響應延遲縮短至50毫秒以內。在農業機械應用中，電液助力轉向機構結合前饋控制算法，使拖拉機在田間掉頭時軌跡跟蹤誤差小于5厘米。針對礦山重載運輸場景，開發專屬制動能量回收策略，在下坡工況中將勢能轉化為電能，續航能力提升15%。控制模塊還集成健康管理系統，實時監測電機溫度、液壓系統壓力等參數，通過機器學習模型預測部件剩余壽命，提前200小時預警潛在故障，減少非計劃停機時間。礦山場景下智能輔助駕駛減少人工駕駛強度。河南智能輔助駕駛

農業領域智能輔助駕駛降低農藥使用量。山東港口碼頭智能輔助駕駛功能

林業作業場景對智能輔助駕駛系統提出了特殊的環境適應性要求。集材車搭載的系統通過RTK-GNSS與IMU組合導航，在坡度環境下實現穩定定位。決策模塊基于數字高程模型規劃較優運輸路徑，通過模型預測控制算法處理側傾風險。執行機構采用電液耦合驅動技術，使車輛在松軟林地中的通過性提升，減少對地表植被的破壞。系統還具備自適應燈光控制功能，根據林間光照強度自動調節前照燈角度，降低駕駛員視覺疲勞。在年采伐量百萬立方米的林場中，該系統使木材運輸效率提升，同時將作業對生態環境的影響降至較低水平。山東港口碼頭智能輔助駕駛功能