领域一、中低速无人驾驶技术研究
1、本研究领域具备以下硬件条件，可以支撑本领域的大部分实验
2、本研究领域大致有以下6个选题：
（1）基于车路协同的高精地图构建与实时更新
（地图构建）
（多层次高精地图构建）
（2）基于5G网络和车路协同的车辆融合定位算法研究
（融合定位框架）
（3）园区内道路交通要素的识别与车辆跟踪算法研究（车端）
（车道线检测）
（4）无人车路径规划与控制决策算法研究
（路径规划）
（5）面向园区的低成本线控底盘技术研究
（6）多无人车的协同方法研究
领域二、边缘计算与大数据分析方法
1、本研究领域具有以下条件
（1）搭建了基于Hadoop的大数据平台（小型集群、50T存储空间、32张高性能显卡）
（2）具有交通数据、司机驾驶行为数据和工业数据
2、本研究领域大致有以下6个选题：
（1）端边云协同架构研究（面向智能交通和工业智能制造）
（面向交通的端边云协同）
（面向智能制造的边云协同）
（2）基于边缘计算的智能产线异常行为检测算法研究
（3）基于大数据的家电故障检测与饮食习惯分析
（4）基于端边协同的交通要素识别与车辆动态跟踪（路侧端）
（车辆识别）
