为深入贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想，积极响应国务院办公厅关于深化产教融合、协同育人的部战略署，在推动教育链、人才链与产业链、创新链深度融合的时代浪潮中，江汉大学智能制造学院勇立潮头，积极组织研究生深入企业一线开展社会实践，致力于培养契合产业发展需求的高素质应用型人才。
2025年暑期，智能制造学院研究生实践团奔赴黄陂区派尔勒智能科技有限公司，开展了一场以新型智慧停车场车轮定位方案”为主题的暑期科技实践活动。此次活动以产教融合、专业精准赋能为策略，借助激光雷达采集数据，数字处理以及智能设备应用等一系列创新手段，为武汉市派尔勒智能科技有限公司探索现代智慧车库的全新解决方案。
一、精心布局，高位统筹保障实践高效推进
为确保实践活动顺利开展并取得实效，团队先后精心组织了两轮项目启动会和一次阶段汇报会，明确了“顶层设计引领方向、科技先行突破难题、协同攻关凝聚合力”的整体要求。实践团队由智能制造学院经验丰富的孙超副教授担任项目负责人，成员由多名电子信息专业的优秀研究生组成。团队下设数据处理、方案设计与实践验证三个专项小组，分工明确、协同作战。同时，实施“日梳理—周研判—期成果”的闭环管理机制，对项目进度和质量进行全方位把控，确保项目稳步推进、高效落实。
二、技术攻坚，单线雷达点云融合锻造核心优势
项目团队在技术研发过程中勇于创新、敢于突破，自主研发了单线激光雷达扫描与标定方法。通过对场景进行多角度条带式采集，累计生成了3000余组“U”型断面点云数据。面对数据缺失和噪声干扰等难题，团队提出了一种基于几何先验的加权特征融合方法。该方法巧妙运用核回归技术提取全局曲面趋势，同时结合“U”型断面的几何约束，构建多尺度曲率与周边角度特征，并借助Transformer注意力机制进行深度融合，实现了对车轮中心与车位边缘的精准回归。经实践验证，该方法使模型在多种遮挡与视角变化场景下的平均绝对误差（MAE）降低至1厘米以内，鲁棒性得到大幅提升，完全满足智慧车库场景对精度的严苛要求，为项目铸就了强大的核心竞争力。
三、成果落地，智慧车库效率与安全双提升
经过与企业紧密合作、反复测试，单线激光雷达解决方案在实际智慧车库原型中成功部署。该方案通过websocket与末端执行器实现高效通讯，车辆位置识别准确率完全达到项目预期目标。此外，点云式二维检测创新设计了异物检测报警机制，为无人值守管理模式提供了坚实的安全保障。项目成果丰硕，形成技术报告1份、算法模块2套、源代码与演示样例各1套，并已纳入派尔勒智能科技智慧车库二期优化规划，为企业的持续发展注入了新的活力。
本次暑期社会实践活动的圆满成功，离不开武汉市派尔勒智能科技有限公司的大力支持与密切配合。我院研究生将点云处理、神经网络等前沿技术巧妙应用于项目方案中，不仅实现了高精度的车轮中心点回归，更为智慧车库的实时监测与无人值守管理提供了强大的算法支撑。展望未来，双方将继续深化产教研合作，加速技术成果转化，携手探索更多低成本、高效率的智能化解决方案，为汽车智能化应用领域贡献“江研智慧”，共同书写产教融合的新篇章。