1.规控系统架构设计-负责矿山无人驾驶场景下的多层决策→路径规划一控制执行流程，统筹惯性与决策逻辑;-负责矿车自动驾驶场景下多层决策→路径规划→控制执行，保障行驶安全与效率；
2.安全决策与意图推理-引入预演规划的安全决策与意图推理，支持跟行、混编车流、对向车流场景兼顾效率与安全；
3.前沿算法应用与突破-研究并落地强化学习/深度学习驱动的规划与控制方法，探索端到端规控架构;-利用深度 Transformer 技术优化规控逻辑；
4.验证体系搭建-搭建场景案例的规控与控制策略验证体系;-结合对向车流、混编、多车协同等场景，构建场景库，实现自动化回归测试；5.极端场景优化-在港口场景探索端到端规控架构，利用深度 Transformer 测试，提升算法在极端场景(低能见度、强落渣面、异车障碍)的安全冗余。