福建理工大学机械与汽车工程学院智能车辆一体化研发与多车智能规划平台采购项目公开询价公告

为更加科学合理地测定采购项目预算，现对我校机械与汽车工程学院的智能车辆一体化研发与多车智能规划平台采购项目进行公开询价。欢迎有资质和能力的潜在供应商针对本项目参与报价。现将有关事项公告如下：

一、询价内容

二、报价要求

1.各潜在供应商报价应包括完成本项目所需的全部费用,报价应以人民币为单位，并逐页加盖单位公章；

2.报价文件应包括：

　　（1）项目报价单及技术参数响应情况表；

　　（2）有效期内单位营业执照复印件；

（3）法定代表人身份证复印件；

（4）潜在供应商联系人及联系电话。

三、报价文件提交时间及方式

公告时间：五个工作日（2026年9月14日至2026年9月18日）

报价方式：潜在供应商可以向以下任一部门予以报价。请将报价文件密封并加盖公章后直接送达或邮寄方式提交，或通过邮箱方式予以报价。

提交报价截止时间：2026年9月18日17:00:00(北京时间)；

联系地址：福建省福州市闽侯县上街镇学府南路69号（350118）

联系人：1.机械与汽车工程学院：张老师18950312790  邮箱：zhqy@fjut.edu.cn

2. 经费主管部门：曾老师0591-22863085  邮箱：yjsc@fjut.edu.cn

3. 实验室建设与设备管理处：吴峻平0591-62185137 邮箱：sscglk@fjut.edu.cn

四、备注

1.本次公开询价‌仅用于编制项目预算的参考目的‌，不涉及后续招标、合同签订等采购程序，且‌不构成任何形式的邀约或承诺‌。供应商参与本次询价不代表其获得未来采购活动的优先权，采购方亦不因此承担任何法律责任；

2.本次公开询价仅为参考，具体采购项目情况以相关采购公告和采购文件为准。

特此公告！

福建理工大学机械与汽车工程学院

2026年9月14日

附件1：

智能车辆整车研发平台（纯电乘用车）技术参数

1．需求概述

要求使用纯电动实车作为基础进行改装，需提供从感知层到决策层再到执行层的一整套软硬件无人驾驶研发平台，要求搭载最新的基于ROS2的自动驾驶的集成开源软件系统，平台需具备线控功能，系统稳定性好，支持人工接管，系统安全可靠。

2．组成需求

平台需包括线控改装的原车底盘，感知传感器（至少包括激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、单目视觉摄像头、环视视觉摄像头、组合导航系统）、搭载智驾系统教学及实训版、整车测试及开发系统、车载计算单元。

3.功能要求

3.1 要求智能驾驶系统研究开发版采用基于ROS2的自动驾驶框架Autoware开发平台。

3.2 车辆线控技术

对原车进行线控改装，接入原车网联，通过CAN总线发送控制指令，使相应的执行机构（转向，油门，制动，挡位等）按照指令动作，可以读取车速、转向角度、档位等信息，对车辆状态实时监控，支持人工接管。主要包括档位、制动、转向和驱动四个模块，将各模块通讯协议封装DBC文件，可供自动驾驶系统调用。

1）挡位控制：要求在原车机械档位切换到N档后，车辆档位信息能够根据自动驾驶软件下发的目标档位信息进行档位信息的主动切换。

2）制动控制：要求在驾驶员不踩制动踏板的前提条件下，车辆能够根据自动驾驶下发的制动减速度目标值主动制动。

3）转向控制：要求方向盘可以根据接收到的目标角度主动地转动相应的角度值并保持住，同时在驾驶员转动方向盘有方向盘扭杆形变时能够主动退出线控模式。

4）油门控制：要求在驾驶员不踩油门踏板的前提条件下，车辆能够根据自动驾驶软件下发的驱动加速度进行主动地改变车速。

5）VCU整车控制：要求能够读取并控制车辆自动驾驶过程中加减速度、读取并控制车辆自动驾驶过程中挡位状态，读取并控制自动驾驶过程中车辆目标角度、控制左右转向灯，读取线控开关信号并发送当前状态信息。

6）线控开关：线控模式按钮为自复式按钮，无触发时，人工驾驶模式，开关上led常亮；长按三秒松开后，进入线控模式，按钮上led闪烁。

3.3 智能驾驶系统要求

要求搭载最新的基于ROS2的自动驾驶的集成开源软件系统，智能驾驶系统包含智驾系统教学及实训版、整车测试及开发系统。具体功能要求如下：★所有功能的操作视频现场演示。

3.3.1 智驾系统要求

a.建图定位功能要求（为证明技术实力、避免知识产权风险，需在标书内提供智能网联车辆建图定位系统的计算机软件著作权证书）

系统支持面向自动驾驶教学、实验验证和科研测试的三维建图与自主定位功能，可基于激光雷达、IMU 等传感器数据完成实车建图、离线数据包回放建图、三维点云地图生成、地图管理、定位测试和轨迹分析，为后续环境感知、路径规划和智能控制提供地图与位姿基础。

系统支持传感器数据源配置，可根据实验需要选择实时传感器数据或离线数据包作为输入数据源，支持实车三维建图和数据包回放建图。建图方式包括单激光雷达建图、“激光雷达 + IMU”融合建图。系统支持点云运动畸变去除，可提升车辆运动状态下点云地图的一致性和建图精度。

系统支持复杂道路场景建图，可覆盖直线道路、弯道、十字路口、丁字路口、环岛、停车区域、校园道路、园区道路等典型场景。建图路长范围可覆盖约两公里道路场景，生成的三维点云地图可用于自动驾驶、智能交通系统、路径规划、车辆定位和教学实验验证等场景。

系统支持三维点云地图存储、加载、查看、优化和导出，支持建图结果轨迹显示，便于学生观察车辆采集路径、地图覆盖范围和建图完整性。系统支持建图模块软件节点实时观察和分析，可显示建图过程中各功能节点运行状态、输入输出数据、传感器连接状态和异常提示。

系统支持高精地图绘制，可基于点云地图和轨迹数据完成车道、人行道、停车线、禁止停车区域、交通信号灯、虚拟交通信号灯、监测区域等道路交通信息绘制。系统支持实车三维建图定位和数据包回放定位，定位方式包括激光雷达定位、“激光雷达 + IMU”融合定位。

 ★能够支持室内/室外地图类型一键切换。需提供该功能的视频演示材料。为确保内容真实性与可验证性，视频应采用第三方视角基于真实车辆（参数符合本项目整车参数要求）进行拍摄。禁止使用AI生成或虚拟合成画面、模型演示车。

能够自定义设置建图结果保存路径及建图方式保存路径；

能够支持外参标定参数（x、y、z、roll、pitch、yaw）的手动录入；

能够直接刷新识别到的IMU话题、点云话题名称；

能够自定义设置关键帧距离阈值、关键帧角度阈值；

能够自定义设置建图过程中地图分辨率与局部地图点云分辨率；

能够一键启用/禁用回环检测功能；

能够一键开始建图、结束建图及查看已保存地图；

能够一键进行建图过程2D/3D视角切换；

能够一键进行建图视图相机视角复位；

能够自定义设置建图过程中雷达点云显示的点云大小、颜色、渲染质量及强度系数；

能够自定义设置建图过程中点云显示范围的最大高度与最小高度。

b.环境感知

1）感知传感器标定需具备以下功能：

相机内参标定，采用专用内参标定软件；生成相机内参标定结果分析图表；相机和激光雷达的外参标定；外参标定参数调整测试及标定结果评价；激光雷达到车辆中心外参标定。

2）基于视觉的目标检测需具备以下功能：

图像目标检测数据的数据采集；采集图像的手动标注；图像目标检测模型的构建和自定义训练；目标检测模型的构建与训练；目标检测模型测试；要求能够实现过程数据(图像、点云、信息数据)的录制、存储、回放、分析、图表自动生成及在任意客户端的后处理分析；支持二次开发。

3）基于点云的障碍物检测需具备以下功能：

点云降采样；点云地面去除；点云聚类；激光雷达点云数据采集；点云数据标注；基于激光雷达点云的目标检测模型构建和训练；基于激光雷达点云的目标检测模型测试；算法参数调整测试；要求能够实现过程数据(图像、点云、信息数据)的录制、存储、回放、分析、图表自动生成及在任意客户端的后处理分析；支持二次开发。

4）多传感器融合目标检测需具备以下功能：

点云和图像数据映射策略和方法；图像实例分割和点云提取；IOU计算显示；多传感器融合模型测试；融合算法参数调整测试;要求能够实现过程数据(图像、点云、信息数据)的录制、存储、回放、分析、图表自动生成及在任意客户端的后处理分析；支持二次开发。

5）360°全景影像融合需具备以下功能：

鱼眼相机的去畸变标定；鱼眼相机的透视变换标定；图像拼接和后处理算法及参数调节测试；

360全景影像测试；支持二次开发；

c.路径规划

 1）需支持基于EM Planner算法的路径规划，需具备以下功能：

支持仿真、实车两种场景路径规划测试；轨迹录制并存储；基于录制轨迹自由生成可行驶区域；可行驶区域参数自由设定；障碍物检测；停障/避障路径动态规划参数实时调整分析；停障/避障路径二次优化参数实时调整分析；瞬时路径记录，及路径、速度、加速度图表自动生成；过程数据(图像、点云、信息数据)的录制、存储、回放、分析、图表自动生成及在任意客户端的后处理分析；支持二次开发。

2）需支持基于Lattice算法的路径规划，需具备以下功能:

支持仿真、实车两种场景路径规划测试；轨迹录制并存储；基于录制轨迹自由生成可行驶区域；

可行驶区域参数自由设定；障碍物检测；停障/避障路径参数实时调整分析；瞬时路径记录，及路径、速度、加速度图表自动生成；过程数据(图像、点云、信息数据)的录制、存储、回放、分析、图表自动生成及在任意客户端的后处理分析；

支持二次开发。（为证明技术实力，避免知识产权纠纷，需提供智能网联车辆路径规划系统软件著作权证书）

要求具备以下功能：

支持EMPlanner和LatticePlanner两种局部路径规划算法实现;局部路径重规划时间小于50ms，支持突发障碍物避让、急停；紧急制动安全距离距离大于1m；规避半径：静态障碍物安全距离≥0.3m，动态障碍物（行人/车辆）≥0.8m；曲率连续性：曲率变化率≤0.5m⁻¹/ms，确保乘客无眩晕感；启停优化：加速度变化率（jerk）≤2m/s³。

支持仿真、实车两种场景路径规划测试；支持动态、静态障碍物的避障、停障；支持跟车行驶、车道居中行驶；支持交互决策，根据不同障碍物选择不同交互策略；支持速度决策，根据障碍物进行速度决策，且保证舒适性；支持轨迹录制并存储；基于录制轨迹自由生成可行驶区域；可行驶区域参数自由设定；停障/避障路径动态规划参数实时调整分析；停障/避障路径二次优化参数实时调整分析；瞬时路径记录，及路径、速度、加速度图表自动生成；要求能够实现过程数据(图像、点云、信息数据)的录制、存储、回放、分析、图表自动生成及在任意客户端的后处理分析；支持二次开发。

d.智能控制

1）路径追踪（车辆纵向控制）需具备以下功能：

实车轨迹录制；基于PID纵向控制算法的车辆路径追踪；PID算法参数调整测试；纵向控制误差曲线自动生成及对比分析;要求能够实现过程数据(图像、点云、信息数据)的录制、存储、回放、分析、图表自动生成及在任意客户端的后处理分析；支持二次开发。

2）路径追踪（车辆横向控制）要求具备以下功能：

实车轨迹录制；基于PP/LQR横向控制算法的车辆路径追踪；PP/LQR横向控制算法参数调整测试；横向控制误差曲线自动生成及对比分析;要求能够实现过程数据(图像、点云、信息数据)的录制、存储、回放、分析、图表自动生成及在任意客户端的后处理分析；支持二次开发。

3.3.2 整车测试及开发系统

要求具备以下功能：

a.支持用户自主构建实际校园/园区的高精地图

1）三维高清点云地图建图软件；

2）高精地图标注软件；

b.给定起点和目标点，自主规划全局路径。

c.主要交通元素的智能感知

1）检测分类：车辆(轿车，卡车，公交车，摩托车，自行车)、行人、其他未知类型

2）跟踪预测：检测到的障碍物会被分类（如行人、静止物体、动态车辆等），并通过算法对其进行跟踪，预测其未来运动轨迹

d.自主停障

1）软停车：在障碍物较远且不构成紧急威胁时，要求车辆平稳减速并停车，避免急刹车带来的不适感和不安全因素。

2）硬停车：在紧急情况下，要求车辆立即刹车以最大化减速效果，迅速停下。

3）传感器冗余：要求系统进行多传感器数据融合，确保在某些传感器出现故障或数据不完全时，系统仍然能够正确识别障碍物并做出反应。

4）冗余控制策略：要求主控制系统出现问题时，系统也可能实现冗余控制策略，确保在关键时刻仍能执行停车操作。

e.自主避障

1）局部路径规划：一旦感知模块检测到障碍物，路径规划模块会计算出一条避免碰撞的路径。局部路径规划考虑车辆当前位置与目标之间的障碍物，生成一条可行的避障轨迹。

2）路径执行与车辆控制：规划模块生成的避障路径会传递给控制模块，控制模块负责执行避障动作，调整车辆的加速度、转向和制动等。控制模块确保车辆按照规划的路径执行，避免急刹车或不必要的剧烈动作，以保持平稳性。

3）实时调整：避障策略具有实时性，系统不断接收新的传感器数据，评估当前路径与周围环境的变化，动态调整车辆行驶路径和行为

f.交通信号灯识别及决策

1）基于高精地图的信号灯检测（Map-BasedDetector）：利用高精地图中预先标注的交通信号灯位置信息，结合车辆当前定位，快速确定视野范围内应检测的信号灯区域。

2）粗检测与精细检测（Rough&FineDetection）：采用两阶段检测策略。粗检测阶段快速定位图像中的信号灯候选区域；精细检测阶段对候选区域进行精确定位和裁剪，提取高质量的信号灯图像区域用于后续分类。

3）深度学习分类器（DeepLearning Classifier）：采用轻量级卷积神经网络（如MobileNetV2、EfficientNet 等）对裁剪后的信号灯图像进行分类，识别红灯、绿灯、黄灯及箭头指示等状态。分类器经过大规模数据集训练，能够在不同光照条件、不同天气环境下稳定工作。

4）智能行驶决策：系统结合识别出的信号灯状态（红、绿、黄）、车辆当前位置、速度、与停止线的距离等因素，智能决定行驶策略。红灯时根据距离选择合适的减速停车策略；黄灯时判断是否能安全通过；绿灯时确认安全后继续行驶，实现平稳、安全的交通信号灯通行。

5）深度学习与图像识别：要求基于深度学习的计算机视觉算法来识别交通信号灯的位置和颜色（红灯、绿灯、黄灯）。这种算法能够在各种光照条件下稳定工作，识别信号灯的变化。

6）给予高精地图的信号灯位置校正：系统通过传感器（如摄像头和LiDAR）和高精地图的融合，校准信号灯的位置，确保在不同的路况下准确识别信号灯的状态。

7）决策模块通过分析交通信号灯的状态（红、绿、黄），结合车辆当前位置、速度、与信号灯的距离等因素，决定是否停车、是否等待、是否继续行驶。

8）停车决策：在红灯时，系统会判断是否需要停车。如果车辆距离信号灯较近，且已经接近交叉口，系统可能会选择减速并停车。若车辆较远，系统会提前减速，确保安全停车。

4．实验项目

★需提供至少包含以下实验项目的相关资源(实验指导书或视频资料)，并将供应商盖章的相关证明附于标书内。

(1) 面向城市复杂道路环境的三维高精地图构建；

(2) 多传感器融合定位；

(3) 感知传感器标定；

(4) 基于视觉的目标检测；

(5) 面向城市道路场景的红绿灯状态感知与车辆控制决策实验；

(6) 基于点云的障碍物检测；

(7) 多传感器融合目标检测；

(8) 360°全景影像融合；

(9) 基于动态规划与二次规划的EM Planner运动规划实验；

(10) 基于状态空间离散采样的自动驾驶局部轨迹规划实验（Lattice）；

(11) 基于PID闭环的纵向轨迹跟踪控制实验(车辆纵向控制)；

(12) 基于PP/LQR的横向轨迹跟随控制实验(车辆横向控制)。

附件2：

智能车辆线控底盘实验平台及多场景多车群体智能路径规划研究平台技术参数

1、智能车辆线控底盘实验平台

1.1需求概述

要求以高速纯电动汽车为基础进行开发，将动力系统、转向系统及制动系统等集成于实验台架上。要求设备可与线控底盘执行系统测试装调软件联合使用，可实现线控底盘结构特性分析、运行状态监测、高精度数据检测、控制参数标定及系统故障诊断与研究；依托开源线控转向、线控制动软硬件体系，支持底盘控制系统算法迭代与二次开发；可与自动驾驶仿真环境完成虚实闭环联动测试，满足智能车辆底盘控制相关科研试验与算法验证需求。

1.2 组成要求

需包含实训台架、线控转向系统、线控制动系统、线控驱动系统、控制计算单元。要求配备人机交互终端、上位机工控机、教学软件（需包括：线控测试软件、排故软件、仿真测试软件（包含车辆模型等）、人机交互软件），故障诊断面板等。

1.3功能要求

（1）原理介绍：可实现线控转向、线控制动、线控驱动系统的控制原理及功能教学。

（2）结构展示：要求实验台可进行底盘线控系统组成结构展示。

（3）信号检测：需将线控系统主要传感器及执行器电路引至检测面板，设置不少于15个检测点，可通过万用表直接测量相应电路信号。

（4）故障诊断与考核：要求可实现故障设置及复原功能，并可通过观察现象或者专用检测仪器检测和排除故障。

（5）参数标定：需支持对线控转向、制动和驱动系统的关键参数进行标定。

（6）功能测试：要求线控底盘研究测试软件通过CAN总线读取底盘刹车、转向、驱动及档位控制器的反馈报文数据，也可由上位机下发CAN报文控制指令到实验台底盘线控适配控制器，从而控制底盘油门、刹车及转向实现虚实联动。要求设备软件以数据、曲线等形式进行各线控功能的测试（★需提供视频演示此功能）。实验台需配备大尺寸人机交互终端，可用于线控底盘研究测试软件仿真界面显示，从而辅助实验台完成线控测试功能。

（7）循迹控制：要求软件可完成循迹仿真场景搭建，传感器和控制系统添加，仿真验证实验（★需提供视频演示此功能）。软件也可下发CAN报文控制指令到实验台底盘线控适配控制器，从而控制底盘油门、刹车及转向实现虚实联动。

1.4技术参数要求：

（1）整车底盘：要求采用原车新能源车的底盘。底盘需包含线控转向系统、线控制动系统、线控换挡系统、线控驱动系统等；系统需具备主动控制模式和物理机构执行模式的切换；支持通过指令进行主动转向、主动制动、主动换挡、主动驱动功能。

电机类型：永磁/同步；电机总功率：≥35KW；驱动电机数：单电机；电机布局：前置；电池类型：磷酸铁锂电池。

（2）线控转向系统：研究指标为控制执行精度不超过±2°，转向速率不低于250°/s。系统开放控制模式、转向角、转向速率等控制接口，能够准确执行控制指令，并实时反馈转向角、转向速率、驾驶模式、故障信息等信息；具备人为干预退出机制；具备故障诊断机制，对系统工作状态进行实时监测。

（3）线控制动系统：线控制动系统总成基于成熟ABS的制动系统总成改制，可实现两侧车轮制动力的实时独立控制，平台能够提供不少于1路液压力信号。研究指标为响应时间不超过200ms，制动精度不超过1MPa。系统采用高可靠性汽车级处理芯片ECU和连接器；开放控制模式、踏板开度等控制接口，能够准确执行控制指令，并实时反馈电子制动踏板开度、物理制动踏板开度等信息；具备人为干预退出机制。

（4）线控驱动系统：研究指标为响应时间不超过200ms。系统开放控制模式、踏板开度等控制接口，能够准确执行控制指令，并实时反馈电子油门踏板开度、物理油门踏板开度、控制状态等信息；具备人为干预退出机制。

（5）线控换挡系统：开放控制模式、档位控制等控制接口，能够准确执行控制指令，并实时反馈档位信息、控制模式状态等信息。

（6）控制器：采用快速原型控制器，采用车规级处理器，配置90PIN汽车连接器，具备丰富的资源接口，至少包括不少于8路2V模拟量输入、不少于8路5V模拟量输入、不少于2路0至10V模拟量输出、不少于4路频率/时间测量输入、不少于8路数字量输入、不少于2路RS232串口、不少于1路RS485接口、不少于2路CAN接口、不少于1路LIN主机接口、不少于8路2A低边功率开关、不少于8路2A高边功率开关、不少于4路2A底边PWM功率输出、不少于4路2A高边PWM功率输出、不少于4路2A电流测量。

（7）工控机配置：操作系统不低于Ubuntu 18.04，CPU性能不低于Core i5，内存不小于8G，硬盘空间不小于250G，人机交互终端不小于23.8寸。

（8）底盘线控系统软件：集成故障诊断与排故、功能测试、参数标定功能。其中故障诊断与排故软件可设置的故障点包括扭矩转角传感器故障、压力传感器故障、驱动电机故障、档位故障、加速踏板故障、刹车踏板故障、转向电机故障等；实验台可通过故障模拟软件系统设置不少于15个故障点。

1.5实验项目要求

★需提供至少包含以下实验项目的相关资源(实验指导书或视频资料)，并将供应商盖章的相关证明附于标书内。

(1) 智能汽车线控技术综述研究

(2) 线控驱动系统架构与结构特性研究

(3) 线控驱动系统工作机理研究

(4) 线控驱动系统标定方法研究

(5) 线控驱动系统性能测试与评价研究

(6) 线控制动系统架构与结构特性研究

(7) 线控制动系统工作机理研究

(8) 线控制动系统标定方法研究

(9) 线控制动系统性能测试与评价研究

(10) 线控转向系统架构与结构特性研究

(11) 线控转向系统工作机理研究

(12) 线控转向系统标定方法研究

(13) 线控转向系统性能测试与评价研究

(14) 线控系统故障诊断与容错策略研究

(15) 线控底盘集成控制与综合性能评价研究

2、多场景多车群体智能路径规划研究平台

2.1视觉slam潜伏式搬运AGV的关键参数如下表所示：

2.2设备功能

（1）摄像头模块：图像识别、图像实时显示。

（2）视觉slam模块：二维码识别、道两侧引导线识别。

（3）激光雷达模块：车辆周围360°目标物体检测；激光雷达室内SLAM建图实训；基于激光SLAM的室内自主行驶（无需激光反光板）；基于激光雷达的避障。

（4）组合导航模块：AGV坐标信息显示；基于视觉导航&激光slam导航的组合导航室内自主行驶。

（5）AGV底盘：双差速舵轮转向控制；双差速舵轮驱动控制；可变颜色车灯灯光控制。

（6）AGV综合应用：二维码识别及启停；避障；可循车道两侧引导线行驶；室内自主行驶。

（7）遥控控制模块：遥控顶升；遥控下降；遥控前进；遥控后退；遥控转向；遥控0~180°侧移★需提供视频演示此功能；RCS可设置遥控行驶速度。

（8）AGV充电控制模块：电量实时显示；充电桩充电；手动充电器充电；充满自停。

（9）充电桩充电控制模块：联网功能；充电功能；充满自停。

2.3 软件功能

(1) 自主行驶功能测试：启动RCS，选择起始点和终止点完成路径规划，下发任务，AGV实现自主行驶并能够停避障；

(2) 自动搬运功能测试：启动RCS，选择搬运工位起始点和放下台车的终点完成路径规划，下发任务，AGV实现自动搬运台车的功能；

(3) 自动充电功能测试：启动RCS，选择定时充电模式、呼叫充电模式、低电量充电模式、，AGV实现自动充电功能；

(4) AGV无线遥控；切换到人工模式，采用遥控器可控制AGV的前进、后退、原地旋转、原地侧移、斜45度侧移、举升台升高、举升台降低回位。

(5) RCS指令控制：依据车辆控制协议，编译控制指令并通过PC端下发以控制车辆转向、速度。

(6) 激光SLAM建图：启动建图程序，遥控车辆完成规定场景的数据采集及地图创建；

(7) RCS自动改地图及路径：完成规定路线的坐标采集及地图创建后，可修改地图和路径实现不同场景下的多车型机器人的重新部署、调度搬运。

2.4智能路径规划★需提供视频演示此功能

（1）最短路径规划调度：多车支持基于权重的最短路径调度，自动调度AGV走最短路径到达指定终点，沿途AGV主动避让。

（2）最少时间路径规划：支持路径时间计算，智能设置潮汐车道，自动调度AGV走最快路径到达指定终点。

（3）绿波通道路径规划：支持绿波通道模式，设定速度下AGV一路绿灯通过交叉路口，自动调度AGV无需停车避让到达指定终点。

（4）路段分段限速运行：RCS支持不同路段AGV最高限速不同，AGV进入宽敞主路高速运行，进入狭窄支路减速运行通过，确保安全。