b、圖層建立：智駕域控使用前置攝像頭和激光雷達(dá)，檢測車輛前方道路可見區(qū)域的路面圖像特征，與基于路面高程的數(shù)據(jù)一起，送往云端進(jìn)行融合推理，行程顛簸舒適度圖層；

　　c、定向調(diào)校：利用距離和顛簸時(shí)間的類型及特征，4D舒適領(lǐng)航功能對懸架控制可以提前準(zhǔn)備懸架高度、主動(dòng)調(diào)整阻尼控制策略等，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的行駛舒適性。

　　2、道路類型識別算法，構(gòu)建道路事件圖層

　　a、利用車身眾多動(dòng)力學(xué)傳感器，諸如懸架高度傳感器、加速度傳感器、輪速傳感器，并因此衍生出俯仰滾轉(zhuǎn)角度、縱向速度等信號，此外外部的攝像頭、Lidar等外感傳感器，算法通過融合這些信號，來準(zhǔn)確估計(jì)和預(yù)測路面上的顛簸情況；

　　b、創(chuàng)造性地將車輛行駛過路面的反饋定義為事件，通過識別和融合事件來構(gòu)建道路 事件圖層，不斷累積的圖層將成為后續(xù)?輛用來懸架調(diào)節(jié)的依據(jù)。

　　3、開創(chuàng)性提出多重聚合算法和評估顛簸事件算法

　　a、4D舒適領(lǐng)航功能數(shù)據(jù)融合每天采集并處理數(shù)千萬條道路顛簸事件信息，每條顛簸事件信息又包含數(shù)千條?機(jī)傳感器信息，每天處理超過數(shù)百億數(shù)據(jù)量，通過實(shí)時(shí)和 離線大數(shù)據(jù)分析，將最終顛簸事件聚合結(jié)果存儲于蔚來私有云上，并呈現(xiàn)給終端用戶；

　　b、4D舒適領(lǐng)航的數(shù)據(jù)融合開創(chuàng)性地提出了一種多重聚合算法和評估顛簸事件的算法；通過空間聚類方法為目標(biāo)顛簸事件推理類別標(biāo)簽，根據(jù)標(biāo)簽聚合事件并為事件顛簸評估活躍指數(shù)，建立數(shù)據(jù)生成與消解的迭代算法，持續(xù)自提高顛簸事件置信度；

　　c、全自動(dòng)的數(shù)據(jù)上傳、處理，無需人為介入，大幅降低數(shù)據(jù)運(yùn)維成本。