自动驾驶汽车可通过控制器的程序实现自动操作机动车辆，完成环境感知、定位与路径规划、行为决策与控制。其依靠智能摄像头、激光雷达、毫米波雷达、惯性测量单元和组合导航系统协同合作，感知外界环境。在算法控制下，自动驾驶汽车能够根据外界环境完成躲避障碍、车道保持、自主换道等一系列相应的决策规划，将最终指令传递给车辆执行机构。自动驾驶汽车可为相关人员的感知、决策、控制算法提供实车测试验证。

智能混合动力系统仿真测试平台可自定义仿真驾驶场景、完成混合动力车辆模型的构建，实现底盘控制设计，其检测界面可完成车辆实时状态的反馈。同时，测试平台可通过远程通信设备实现远程遥控驾驶，创建数字孪生体，也可连接控制器硬件结合特定虚拟环境实现控制算法的快速开发验证。

智能红绿灯平台由红绿灯、仿真平台、控制器、远程通信等组成，可实现车路协同部分功能。其通过RSU和OBU的远程通信，使车辆即时获取红绿灯状态信息，在控制器中自主完成十字路口红绿灯场景下车辆的行为决策和速度规划控制，协助完成算法验证，保证车辆通过十字路口时的安全性与通行效率。

硬件在环仿真平台(HIL)基于 Dspace Micro Autobox II 构建，道路场景由电脑主机搭建并演示。HIL平台使用智能摄像头获取道路信息，以模仿真实的驾驶感知环境，其传感器信息处理和车辆控制算法在Matlab/Simulink中搭建，可以代替部分实车测试，并超前、高效的对汽车控制算法进行验证，获得高保真的实验结果，缩短测试时间，节省成本，有效提升场景测试的效率，加速汽车控制算法的迭代升级。

车辆动力学测试平台基于车辆动力学仿真数据来模拟汽车在真实环境中的行驶状态，通过输出车辆在真实环境中的可测变量来引导学生独立设计算法，对车辆的各种未知参数进行估计，并设计特殊工况来考察所设计算法的鲁棒性。平台综合考虑算法结果与真实值之间的误差来对整个算法进行评分，从而帮助开发和测试自动驾驶算法，以确保其在真实环境中的性能和安全性。