WheelOS Docs面向 AI 的自动驾驶工程知识库

这个文档解决什么问题？ ​

自动驾驶系统横跨传感器、时间同步、坐标系、定位、感知、预测、规划、控制、底盘和工具链。单独的概念说明很难回答工程问题：

• 为什么车辆在仿真中正常，实车却出现规划抖动？
• 多传感器数据的时间戳应该在哪里校正，如何证明校正有效？
• 一个方案是 WheelOS 已经实现的能力，还是仅仅是社区的设计建议？
• 当现象无法复现时，AI 应该先索取哪些日志和指标？

本知识库的目标是让这些问题有可引用、可验证、可继续补充的答案。当前内容会明确标注哪些信息来自仓库、哪些是待补充的实践记录；没有证据时不会伪造结论。

本站必须遵守两条原则：对 AI 友好和强验证。如果没有可追溯实验，答案必须保持为“待验证”。

给 AI 的使用方式 ​

1. 先阅读如何阅读本知识库，理解证据等级和回答边界。
2. 按问题现象进入自动驾驶问题库，不要只按模块名搜索。
3. 回答时引用具体页面，并同时说明适用条件、验证状态和缺失信息。
4. 若仓库没有答案，输出“未知/待验证”，并按照页面中的最小复现信息提出下一步实验。

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