汽车智能技术与应用 教案全套 朱升高 项目1-10 智能网联汽车技术介绍- 车载嵌入式操作系统应用

汽车智能技术与应用-教案教案课程名称：汽车智能技术与应用授课教师：适用专业：教学单位：编制时间：年月目录汽车智能技术与应用教案 1项目一智能网联汽车技术介绍 1第1-4学时智能网联汽车技术介绍 2项目二无人驾驶汽车传感器技术 7第5-12学时无人驾驶汽车传感器技术 8项目三雷达传感器在无人驾驶汽车的应用 14第12-16学时雷达传感器在无人驾驶汽车的应用 16项目四智能汽车驾驶感知与路径规划 23第17-20学时智能汽车驾驶感知与路径规划 25项目五无人驾驶决策与控制 34第21-24学时无人驾驶决策与控制 36项目六底盘线控系统 44第25-28学时底盘线控系统 46项目七汽车导航与高精地图 54第28-32学时汽车导航与高精地图 55项目八ADAS系统技术应用与维修 62第33-40学时ADAS系统技术应用与维修 63项目九智能座舱与车载计算平台 72第41-44学时智能座舱与车载计算平台 73项目十车载嵌入式操作系统应用 81第45-48学时车载嵌入式操作系统应用 83

汽车智能技术与应用教案项目一智能网联汽车技术介绍 课程名称智能网联汽车技术介绍课程类型职业技术课授课专业及对象新能源汽车技术专业23新能源1-7班总学时4授课教材教材名称：《汽车智能技术与应用》，朱升高，机械工业出版社，2022年9月。教辅材料：教学辅助视频、网络参考资料课程教学安排教学项目教学任务理论学时实训学时学时小计项目1：智能网联汽车技术介绍1.1汽车智能化与网联化的定义与标准1.2我国智能网联汽车技术发展方向44内容教学项目2教学任务主要教学内容和要求学时任务1.1定义与要求1）知识要求智能网联汽车基本定义：智能网联汽车的定义、特点和分类；无人驾驶汽车智能等级划分：无人驾驶汽车的不同级别及其技术要求和应用场景；智能网联汽车标准法规的制定：国内外智能网联汽车相关标准法规的现状和发展趋势。2）能力要求理解并能够阐述智能网联汽车的基本定义、特点和分类。掌握无人驾驶汽车不同级别及其技术要求和应用场景。了解国内外智能网联汽车相关标准法规的现状和发展趋势。2任务1.2智能网联汽车技术发展方向1）知识要求汽车智能化：智能汽车的关键技术、发展现状和应用前景；汽车网联化：车联网技术的基本概念、关键技术和发展趋势；汽车共享化：汽车共享化的定义、发展模式和挑战。2）能力目标掌握智能汽车的关键技术、发展现状和应用前景。理解车联网技术的基本概念、关键技术和发展趋势。掌握汽车共享化的定义、发展模式和挑战。2课程设计思路1.设计理念：聚焦智能网联汽车技术的最新发展，确保教学内容与产业前沿同步。深入解析智能网联汽车的理论基础，同时配合实际操作演练，提高学生的实际应用能力。注重培养学生的创新思维、问题解决能力和团队合作精神。课程内容与汽车产业的发展趋势紧密结合，助力学生了解并适应未来汽车行业的需求。2.设计依据：参照国家相关职业标准，如《智能网联汽车技术应用职业标准》等，确保课程内容的职业性和实用性。以最新版的《汽车智能技术与应用》教材为主，辅以丰富的技术资料和案例分析。结合智能网联汽车行业的实际需求，调整教学内容和教学方法，增强学生的就业竞争力。充分考虑学生的兴趣和发展方向，提供个性化的学习路径和职业规划指导。多方考核评价理论考核与实操考核相结合第1-4学时智能网联汽车技术介绍一、教学授课信息项目一智能网联汽车技术介绍授课学时4学时任务一汽车智能化与网联化的定义与标准授课地点多媒体教室任务二我国智能网联汽车技术发展方向二、教学任务目标授课内容智能网联汽车基本定义无人驾驶汽车智能等级划分智能网联汽车标准法规的制定汽车智能化汽车网联化汽车共享化学情分析学生对汽车智能化和网联化有基本的了解学生对新技术接受能力强，但对实际应用和法规方面了解不足学生应具备一定的汽车基础知识教学目标知识目标：理解智能网联汽车的基本定义、智能等级划分和标准法规制定等。能力目标：能够分析我国智能网联汽车技术的发展方向素质目标：培养学生的创新意识和责任感教学重点智能网联汽车的基本定义无人驾驶汽车智能等级划分智能网联汽车标准法规的制定教学难点无人驾驶汽车智能等级划分智能网联汽车标准法规的制定三、教学设计课程思政教学设计结合我国智能网联汽车技术的发展，培养学生的国家意识和使命感通过实际案例分析，培养学生的社会责任感教学资源1.PPT教学课件2.参考视频教学方法讲授法：讲解基本概念、标准和法规案例分析法：分析我国智能网联汽车技术发展方向讨论法：引导学生探讨智能网联汽车的未来发展教学过程（教学流程图）四、教学活动（一）课前任务教师发布任务：在微信班级群里发布任务，让学生预习第一章内容，了解智能网联汽车的基本概念。学生活动：学生分组，每组选择一个方向，如智能化、网联化或共享化，进行初步研究。（二）课堂教学教学环节教师活动学生活动设计意图环节1：智能网联汽车基本定义（45分钟）讲授智能网联汽车的定义，包括其核心技术、功能特点和与传统汽车的差异。通过多媒体展示智能网联汽车的工作原理和实际运行场景。举例说明智能网联汽车在不同领域中的应用，如自动驾驶、车联网通信等。认真听讲，积极参与课堂讨论。提问关于智能网联汽车的概念性问题。观察多媒体展示，初步理解智能网联汽车的工作方式和应用。帮助学生准确理解智能网联汽车的基本概念。建立智能网联汽车与传统汽车之间的认识差距，激发学生学习兴趣。为后续课程打下基础，便于学生理解更高级别的智能汽车技术。环节2：无人驾驶汽车智能等级划分（45分钟）介绍无人驾驶汽车智能等级的划分标准，如SAE、中国的等级划分。详细讲解每个等级的定义和车辆所具备的自主性程度。通过案例分析不同等级智能汽车在实际交通中的运用。跟随教师的讲解，了解无人驾驶汽车智能等级的分类。参与讨论不同等级智能汽车在现实生活中的影响和可能的应用问题。分析并对比不同等级智能汽车的安全性和实用性。让学生了解无人驾驶汽车的技术分级，明白各等级的技术含义。培养学生分析实际问题的能力，认识到技术的逐步发展过程。通过对等级的了解，帮助学生认识到智能汽车技术的复杂性和多样性。环节3：智能网联汽车标准法规的制定（45分钟）讲解智能网联汽车标准法规的制定背景和重要性。简述从国家到行业层面的标准法规制定流程。分析当前我国智能网联汽车法规的现状和面临的主要挑战。学习智能网联汽车标准法规的基本知识。探讨法规制定对智能网联汽车技术进步和产业发展的作用。提出关于智能网联汽车法规的疑问，与教师进行交流。增强学生对智能网联汽车法规重要性的认识。帮助学生了解智能网联汽车产业的政策环境。培养学生的政策敏感性和合规意识。环节4：我国智能网联汽车技术发展方向（45分钟）分析当前我国智能网联汽车技术的研究热点和发展趋势。介绍国家在支持智能网联汽车技术发展方面的政策。探讨智能网联汽车技术发展对我国汽车产业结构的改变和影响。跟随教师探讨智能网联汽车技术的未来趋势。分析智能网联汽车技术对汽车产业的价值链重组。基于所学知识，提出对智能网联汽车技术发展的见解。使学生了解国家在智能网联汽车领域的发展战略。培养学生的前瞻性思维，认识到技术创新对产业升级的重要性。激发学生的创新意识，鼓励他们参与到智能网联汽车技术的研究和应用中。（三）课后拓展1.发布作业：什么是汽车智能网联技术？其技术特征主要有哪些？什么是车联网技术？其技术特征主要有哪些？请详细说明我国对智能网联汽车的等级划分。车联网标准体系主要有哪些？智能网联汽车涉及核心技术主要有哪些？美国汽车工程师学会对无人驾驶汽车的等级是如何定义的？请说说我国汽车智能化的发展方向主要有哪些？请说说我国车联网给车企带来的业务主要有哪些？从汽车共享的角度来看，车联网的应用可分为哪几个方面？请说说互联网代驾服务是如何运营的？（四）教学反思总结学生的学习情况，针对学生的掌握程度调整教学方法；反思教学资源的使用效果，寻求更多实践教学的机会；考虑学生的反馈意见，优化教学内容和过程。教学内容教学内容教学批注/记录任务一、汽车智能化与网联化的定义与标准根据教学内容，将任务一的教学内容分解如下表：序号教学内容结构教学内容详解1智能网联汽车的定义与标准智能网联汽车的基本定义无人驾驶汽车智能等级划分智能网联汽车标准法规的制定2智能网联汽车的关键技术介绍传感器与信息集成技术开放式智能网联汽车载终端系统平台语音/手势/面部表情识别技术服务器端计算与服务集成技术通信及其应用技术互联网技术信息安全技术3智能网联汽车的物理结构与功能应用物理结构介绍：设备终端层、网络和传输层、软件和平台层、基本层和公共层功能应用介绍：车内信息类、智能驾驶辅助类、自动驾驶类、协同控制类4智能网联汽车的发展现状与挑战国内外智能网联汽车的发展现状智能网联汽车面临的挑战：安全性、责任认定、软件升级、网络安全、标准支持5智能网联汽车的未来展望未来的智能网联汽车将更加倾向于电动汽车车联网的出现为汽车制造、服务内容提供商和移动通信等领域的产业升级带来机遇自动驾驶技术的发展将使汽车更安全、更高效、更智能任务二、我国智能网联汽车技术发展方向根据教学内容，将任务二的教学内容分解如下表：序号教学结构内容详解1智能网联汽车技术研究热点和发展趋势引言：介绍智能网联汽车技术的研究背景和意义列举当前智能网联汽车技术的主要研究热点，如自动驾驶、车联网、大数据等分析未来智能网联汽车技术的发展趋势，如高度自动驾驶、车路协同、共享出行等智能网联汽车在我国汽车产业转型升级中的重要性2汽车智能化发展趋势阐述智能网联汽车顶层设计的重要性和实施途径介绍协同开发在智能网联汽车研发中的应用和挑战探讨信息交互技术在智能网联汽车中的关键作用和未来发展趋势3汽车共享化服务模式讲解汽车共享服务的定义和模式绍汽车共享服务的流程和操作步骤分析汽车共享服务的发展现状、面临的挑战以及未来发展趋势4汽车网联化技术架构讲解车联网技术的概念和特点详细介绍车联网技术的三层架构及其功能分析车联网技术在智能网联汽车中的应用案例5国家支持智能网联汽车技术发展的政策政策概述：介绍国家在支持智能网联汽车技术发展方面的总体政策政策要点分析：详细分析国家支持智能网联汽车技术发展的具体政策，如研发补贴、税收优惠、基础设施建设等6智能网联汽车技术对我国汽车产业结构的改变和影响产业结构改变：阐述智能网联汽车技术对我国汽车产业结构的改变，如产业升级、产业链重构等影响分析：分析智能网联汽车技术对我国汽车产业的影响，如市场竞争力提升、产业转型升级等项目二无人驾驶汽车传感器技术 课程名称无人驾驶汽车传感器技术课程类型职业技术课授课专业及对象新能源汽车技术专业23新能源1-7班总学时4授课教材教材名称：《汽车智能技术与应用》，朱升高，机械工业出版社，2022年9月。教辅材料：教学辅助视频、网络参考资料课程教学安排教学项目教学任务理论学时实训学时学时小计项目1：智能网联汽车技术介绍2.1车载常用传感器在无人驾驶汽车中的应用2.2视觉传感器在无人驾驶汽车中的应用2.3听觉传感器在无人驾驶汽车中的应用88内容教学项目2教学任务主要教学内容和要求学时任务2.1车载常用传感器在无人驾驶汽车中的应用1）知识要求理解无人驾驶汽车中各种传感器的功能和作用；熟悉车速传感器、曲轴位置传感器、线性节气门位置传感器、车身高度传感器、进气压力传感器、发动机冷却液温度传感器、氧传感器、空气流量传感器等常见传感器的原理和应用。2）能力要求能够分析并选择合适的传感器应用于无人驾驶汽车；能够对传感器进行安装、调试和维护。4任务2.2视觉传感器在无人驾驶汽车中的应用1）知识要求了解视觉传感器的种类；掌握视觉传感器在汽车中的应用；熟悉视觉传感器的标定方法。2）能力要求能够根据需要选择合适的视觉传感器；能够对视觉传感器进行标定和调试。3任务2.3听觉传感器在无人驾驶汽车中的应用1）知识要求了解声音感知和音频识别的基本原理；掌握听觉传感器在无人驾驶汽车中的应用。2）能力要求能够根据需要选择合适的听觉传感器；能够对听觉传感器进行调试和维护。1课程设计思路1.设计理念实践性：本课程设计注重学生的实践操作能力，通过讲解无人驾驶汽车中各种传感器的应用，使学生能够了解并掌握传感器的实际操作方法。系统性：课程内容涵盖了无人驾驶汽车中常用的各类传感器，包括车载常用传感器、视觉传感器和听觉传感器，使学生能够全面了解传感器在无人驾驶汽车中的应用。循序渐进：课程从基础的传感器原理讲起，逐步深入到传感器在无人驾驶汽车中的应用，使学生能够循序渐进地掌握知识。注重能力培养：课程不仅注重知识的传授，更注重培养学生的实际操作能力和问题解决能力，使学生在掌握理论知识的同时，能够灵活运用到实际工作中。2.设计依据：市场需求：随着无人驾驶技术的发展，传感器在无人驾驶汽车中的应用越来越广泛，因此，本课程设计依据市场需求，注重培养学生的实际操作能力，以满足未来就业需求。课程标准：根据我国相关教育部门制定的课程标准，本课程设计涵盖了车载常用传感器、视觉传感器和听觉传感器在无人驾驶汽车中的应用，使学生能够全面了解传感器技术。教学资源：本课程设计依据现有的教学资源，如教材、实验设备等，为学生提供丰富的学习资源，帮助学生更好地掌握知识。学生实际情况：根据学生的实际情况，本课程设计注重从基础讲起，循序渐进地引导学生掌握传感器在无人驾驶汽车中的应用，使学生能够适应课程难度。多方考核评价理论考核与实操考核相结合第5-12学时无人驾驶汽车传感器技术一、教学授课信息项目二无人驾驶汽车传感器技术授课学时8学时任务一车载常用传感器授课地点多媒体教室任务二视觉传感器与听觉传感器二、教学任务目标授课内容车速传感器工作原理与维修方法曲轴位置传感器工作原理与维修方法线性节气门位置传感器工作原理与维修方法车身高度传感器工作原理与维修方法进气压力传感器工作原理与维修方法发动机冷却液温度传感器工作原理与维修方法氧传感器工作原理与维修方法空气流量传感器工作原理与维修方法MENS惯性传感器在无人驾驶汽车中的应用视觉传感器种类视觉传感器在汽车中的应用视觉传感器标定声音感知技术原理与应用音频识别技术原理与应用学情分析1.学生已经了解了无人驾驶汽车的基本概念和第一代、第二代无人驾驶汽车的技术特点。2.学生掌握了基本的电子技术和计算机原理，对于汽车传感器有一定的了解。3.学生对于新技术具有浓厚的兴趣，愿意探索和学习。教学目标知识目标：使学生了解无人驾驶汽车传感器的基本原理和应用。能力目标：培养学生分析问题和解决问题的能力。素质目标：培养学生具备创新意识和团队协作精神。教学重点无人驾驶汽车传感器的基本原理和应用。教学难点无人驾驶汽车传感器常见故障检修方法。三、教学设计课程思政教学设计在教学过程中，引导学生关注无人驾驶汽车传感器技术在我国的发展，培养学生的民族自豪感和责任感。教学资源1.PPT教学课件2.参考视频教学方法采用讲授法、案例分析法、实验法、小组讨论法。教学过程（教学流程图）四、教学活动（一）课前任务教师发布任务：在微信班级群里发布任务，让学生预习第二章内容，了解智能网联汽车智能传感器的工作原理与应用方法。学生活动：学生分组，每组探讨各类传感器常见故障症状与检修的方法。（二）课堂教学教学环节教师活动学生活动设计意图环节1：课程导入（10分钟）1.播放无人驾驶汽车的宣传视频，让学生了解无人驾驶汽车的基本概念和发展现状。2.提出问题：“无人驾驶汽车是如何实现无人驾驶的？”引导学生思考。1.观看视频，了解无人驾驶汽车的基本概念和发展现状。2.思考并回答教师提出的问题。通过视频和问题导入，激发学生的兴趣和好奇心，为后续课程的展开奠定基础。环节2：车载常用传感器介绍（150分钟）1.讲解车载常用传感器的作用和原理。2.通过实物或图片展示各类传感器，让学生直观地了解传感器的外观。1.听讲并记录传感器的作用和原理。2.观察传感器的实物或图片，了解传感器的外观。让学生了解无人驾驶汽车中常用的传感器，并为后续的传感器应用打下基础。环节3：传感器在无人驾驶汽车中的应用案例分析（20分钟）教师活动：1.讲解车速传感器、曲轴位置传感器等在无人驾驶汽车中的应用案例。2.引导学生分析传感器在案例中的作用和重要性。1.听讲并记录传感器在无人驾驶汽车中的应用案例。2.分析传感器在案例中的作用和重要性。让学生了解传感器在无人驾驶汽车中的应用，并认识到传感器在实现无人驾驶过程中的重要性。环节4：视觉传感器介绍（75分钟）1.讲解视觉传感器和听觉传感器的种类、原理和应用。2.通过实物或图片展示视觉传感器和听觉传感器的外观。1.听讲并记录视觉传感器的种类、原理和应用。2.观察视觉传感器的实物或图片，了解其外观。让学生了解视觉传感器在无人驾驶汽车中的应用，并为后续的视觉传感器标定打下基础。视觉传感器标定方法介绍（50分钟）教师活动：1.讲解视觉传感器标定的方法和步骤。2.通过视频演示视觉传感器标定的实验过程。1.听讲并记录视觉传感器标定的方法和步骤。2.参与视觉传感器标定的实验过程，实际操作标定实验。让学生了解视觉传感器标定的方法和步骤，并实际操作实验，加深对知识的理解和运用。音频识别传感器介绍（45分钟）讲解音频识别的原理和应用。通过视频演示音频识别的实验过程。1.听讲并记录音频识别的原理和应用。2.参与音频识别的实验过程，通过视频学习实际操作音频识别实验。让学生了解音频识别的方法和步骤，并实际操作实验，加深对知识的理解和运用。课程总结与展望（10分钟）1.总结本节课所学内容，强调传感器在无人驾驶汽车中的应用和重要性。2.展望无人驾驶汽车未来的发展趋势和挑战。1.总结本节课所学内容，整理笔记。2.思考无人驾驶汽车未来的发展趋势和挑战。通过课程总结和展望，使学生对所学知识有更深刻的理解，并激发学生对无人驾驶汽车未来发展的关注。（三）课后拓展1.发布作业：请说明汽车常用传感器有哪些？原理是什么？检修要点有哪些？图像去噪处理方法有哪些？COMS视觉传感器由哪些部件组成？请说说单目视觉技术的原理。请说说立体视觉技术的原理。请说说三目视觉技术的原理。请说说环视视觉技术的原理。请复述相机标定的方法。（四）教学反思反思教学过程中的优点和不足，改进教学方法。关注学生的学习反馈，调整教学内容和进度。教学内容教学内容教学批注/记录任务一、汽车常用传感器应用与维修根据教学内容，将任务一的教学内容分解如下表：序号教学内容结构教学内容详解1导入1.提问：什么是无人驾驶汽车？它与传统汽车有何不同？2.讲解：无人驾驶汽车依靠车载传感器获取周围环境信息，实现自动驾驶。2车载传感器的基本分类及功能1.讲解车载传感器的分类：常用类型传感器与环境感知类型传感器。2.讲解各类传感器的作用及应用。3常见车载传感器的工作原理及应用1.车速传感器：讲解工作原理、应用及常见故障检测与维修方法。2.曲轴位置传感器：讲解工作原理、应用及常见故障检测与维修方法。3.节气门位置传感器：讲解工作原理、应用及常见故障检测与维修方法。4.车身高度传感器：讲解工作原理、应用及常见故障检测与维修方法。5.进气压力传感器：讲解工作原理、应用及常见故障检测与维修方法。6.冷却液温度传感器：讲解工作原理、应用及常见故障检测与维修方法。7.氧传感器：讲解工作原理、应用及常见故障检测与维修方法。8.空气流量传感器：讲解工作原理、应用及常见故障检测与维修方法。4MEMS惯性传感器在无人驾驶汽车中的应用1.讲解MEMS惯性传感器的基本概念及其在无人驾驶汽车中的应用。2.讲解MEMS惯性传感器的工作原理及应用实例。任务二、视觉传感器技术应用原理与标定方法根据教学内容，将任务二的教学内容分解如下表：序号教学结构内容详解1视觉传感器介绍1.视觉传感器的作用和意义：相当于人的眼睛，接收并处理外部环境图像信息。2.视觉传感器的主要分类：CCD、COMS等。3.视觉传感器的工作原理：光电转换原理，将光信号转换成图像信号。2视觉传感器在无人驾驶汽车中的应用1.视觉传感器的应用：车道识别、车道偏离预警、自适应巡航等。2.视觉传感器与激光雷达的比较：视觉传感器具有更高的测量精度。3.视觉传感器的优势：低成本、高分辨率、良好的环境适应性。3视觉传感器标定方法1.视觉传感器标定的意义：获取相机的内外参数和畸变参数，提高图像处理的准确性。2.视觉传感器标定的步骤：世界坐标系转换为相机坐标系、相机坐标系转换为图像坐标系、确定失真参数。3.视觉传感器标定的方法：传统标定方法、自标定方法、张正友平面标定方法。4视觉传感器在汽车ADAS系统中的应用1.ADAS系统介绍：高级驾驶员辅助系统，通过各种传感器提高车辆安全性。2.视觉传感器在ADAS系统中的应用：车道保持、碰撞预警、自动泊车等。3.视觉传感器与ADAS系统的结合：实现实时监控、识别和预警功能。5视觉传感器在无人驾驶汽车中的挑战和发展趋势1.视觉传感器在复杂环境下的识别和处理能力不足。2.视觉传感器在远距离和高速行驶条件下的测量精度受限。3.视觉传感器与激光雷达等传感器的融合应用，提高无人驾驶汽车的性能。6总结1.视觉传感器在无人驾驶汽车中的重要作用和应用领域。2.视觉传感器标定的方法和步骤。3.视觉传感器在ADAS系统中的应用和挑战。4.视觉传感器与激光雷达等传感器的融合趋势。任务三、听觉传感器技术原理与应用根据教学内容，将任务二的教学内容分解如下表：序号教学结构内容详解1听觉传感器介绍1.听觉传感器的作用：补充视觉感知信息，在视觉感知效果不佳的情况下，如黑夜、隧道等，提供更准确的周围环境信息。2.听觉传感器的工作原理：通过麦克风阵列接收和分析声音信号，实现声源定位和声音识别。2听觉传感器在无人驾驶汽车中的应用1.听觉传感器在无人驾驶汽车中的作用：实现智能行为决策，基于声音判断周围环境信息。2.听觉传感器在无人驾驶汽车中的挑战：在复杂环境下，声音传递信息的准确性和可靠性。3听觉传感器技术1.声源定位技术：基于最大输出功率的可控波束形成技术、基于高分辨率谱估计的定位技术、基于声到达时差的定位技术。2.音频识别技术：传统音频识别方法、基于隐马尔可夫模型的语音识别方法。4听觉传感器在汽车ADAS系统中的应用1.ADAS系统介绍：高级驾驶员辅助系统，通过各种传感器提高车辆安全性。2.听觉传感器在ADAS系统中的应用：语音识别、声源定位、声音控制停车辅助系统。5听觉传感器的发展趋势1.听觉传感器与人机交互的结合：智能语音助手、情绪转换、语速变化等。2.听觉传感器在无人驾驶汽车中的挑战和发展方向：提高在复杂环境下的识别和处理能力，与其他传感器的融合应用。6总结1.听觉传感器在无人驾驶汽车中的重要作用和应用领域。2.听觉传感器技术的原理和应用。3.听觉传感器在汽车ADAS系统中的应用和挑战。4.听觉传感器的发展趋势和未来发展方向。项目三雷达传感器在无人驾驶汽车的应用 课程名称雷达传感器在无人驾驶汽车的应用课程类型职业技术课授课专业及对象新能源汽车技术专业23新能源1-7班总学时4授课教材教材名称：《汽车智能技术与应用》，朱升高，机械工业出版社，2022年9月。教辅材料：教学辅助视频、网络参考资料课程教学安排教学项目教学任务理论学时实训学时学时小计项目3：雷达传感器在无人驾驶汽车的应用3.1超声波雷达3.2毫米波雷达3.3激光雷达44内容教学项目2教学任务主要教学内容和要求学时任务3.1超声波雷达知识要求：1.理解超声波的基本概念、特性及其在汽车雷达中的应用。2.掌握超声波雷达的工作原理，包括发射、接收和信号处理过程。3.了解超声波雷达的类型及其在汽车中的具体应用，如UPA和APA。4.熟悉超声波雷达的性能指标，包括工作频率、工作温度和敏感度等。5.知道超声波雷达在提高汽车驾驶安全性方面的作用和重要性。能力要求：1.能够分析超声波雷达的工作过程，理解其探测障碍物的基本原理。2.能够根据实际情况选择合适的超声波雷达探头，并了解其安装方式和配置数量。3.能够运用超声波雷达的相关知识，评估其在汽车驾驶辅助系统中的应用效果。4.能够根据超声波雷达的性能指标，判断其在不同工作环境下的适用性和性能优劣。5.能够就超声波雷达的技术发展趋势进行初步分析和讨论。1任务3.2毫米波雷达知识要求1.理解毫米波雷达的基本概念、特性及其在汽车雷达中的应用。2.掌握毫米波雷达的工作原理，包括发射、接收和信号处理过程。3.了解毫米波雷达的类型及其在汽车中的具体应用，如远程雷达（LRR）、中程雷达（MRR）和短程雷达（SSR）。4.熟悉毫米波雷达的性能指标，包括工作频率、工作温度和敏感度等。5.知道毫米波雷达在提高汽车驾驶安全性方面的作用和重要性。能力要求1.能够分析毫米波雷达的工作过程，理解其探测障碍物的基本原理。2.能够根据实际情况选择合适的毫米波雷达探头，并了解其安装方式和配置数量。3.能够运用毫米波雷达的相关知识，评估其在汽车驾驶辅助系统中的应用效果。4.能够根据毫米波雷达的性能指标，判断其在不同工作环境下的适用性和性能优劣。5.能够就毫米波雷达的技术发展趋势进行初步分析和讨论。1.5任务3.3激光雷达知识要求：1.理解车载激光雷达的类型及其应用，包括单线激光雷达和多线激光雷达，以及机械旋转式激光雷达和固态激光雷达。2.掌握激光雷达的工作原理，包括发射、接收和信号处理过程。3.了解激光雷达在自动驾驶中的作用，包括物体检测、道路分割和高精度地图构建。4.熟悉激光雷达的性能指标，包括最大距离、检测距离、分类距离和最佳分类距离。5.了解激光雷达在不同环境下的优缺点，如在恶劣天气下的性能表现。能力要求：1.能够分析激光雷达的工作过程，理解其探测障碍物的基本原理。2.能够根据实际情况选择合适的激光雷达探头，并了解其安装方式和配置数量。3.能够运用激光雷达的相关知识，评估其在自动驾驶系统中的应用效果。4.能够根据激光雷达的性能指标，判断其在不同工作环境下的适用性和性能优劣。5.能够就激光雷达的技术发展趋势进行初步分析和讨论。1.5课程设计思路设计理念：1.理论与实践相结合：课程设计旨在让学生不仅掌握超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达的理论知识，而且能够将这些知识应用于实际汽车驾驶辅助系统中，提高学生的实践能力。2.系统性与全面性：课程内容涵盖了超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达的基本概念、工作原理、类型、性能指标以及在汽车中的应用，力求全面系统地介绍这些雷达技术。3.激发兴趣：通过生动的案例和实际应用的讲解，激发学生对超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达技术的兴趣，培养学生的创新意识和研究精神。设计依据：1.教育部关于汽车工程专业的教学大纲，强调了对汽车传感器技术的教学要求。2.汽车行业的发展趋势，特别是自动驾驶技术的快速进步，对超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达技术提出了更高的要求。3.参考国内外相关领域的前沿技术，确保课程内容的科学性和先进性。4.结合教师教学经验，使课程内容更加贴近实际，提高学生的学习效果。5.考虑学生的认知能力和学习需求，合理安排课程难易程度和教学进度，确保学生能够逐步理解和掌握所学内容。多方考核评价理论考核与实操考核相结合第12-16学时雷达传感器在无人驾驶汽车的应用一、教学授课信息项目三雷达传感器在无人驾驶汽车的应用授课学时4学时任务一超声波雷达授课地点多媒体教室任务二毫米波雷达任务三激光雷达二、教学任务目标授课内容车载超声波雷达类型与应用车载毫米波雷达种类车载毫米波雷达工作原理车载毫米波雷达校准与标定车载激光雷达应用类型车载激光雷达工作原理车载激光雷达的标定学情分析学生应已经掌握了基本的电子学、物理学和数学知识，对汽车的基本结构和工作原理有所了解。学生希望通过学习超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达的知识，提高自己在汽车驾驶辅助系统领域的专业素养，为未来的就业和发展打下基础。学生可能对超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达的物理原理和信号处理技术感到抽象和难以理解，特别是在实际应用和标定方面。教学目标知识目标：了解车载超声波雷达的类型及其在汽车中的应用。掌握车载毫米波雷达的种类和工作原理。理解车载毫米波雷达的校准与标定方法。熟悉车载激光雷达的应用类型和工作原理。掌握车载激光雷达的标定技术。能力目标：能够分析超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达的工作过程，理解其探测障碍物的基本原理。能够根据实际情况选择合适的雷达探头，并了解其安装方式和配置数量。能够运用雷达的相关知识，评估其在汽车驾驶辅助系统中的应用效果。能够根据雷达的性能指标，判断其在不同工作环境下的适用性和性能优劣。素质目标：培养学生的创新意识和研究精神，提高他们在汽车传感器技术领域的专业素养。培养学生的团队合作能力和沟通技巧，使他们能够在实际工作中有效地与他人合作。培养学生的批判性思维能力，使他们能够对现有技术提出质疑和改进意见。教学重点超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达的工作原理。超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达的标定技术。超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达在汽车驾驶辅助系统中的应用。教学难点超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达的物理原理和信号处理技术。如何在实际环境中对雷达进行标定，以确保其准确性和可靠性。如何评估雷达在不同的噪声和干扰下的性能表现。三、教学设计课程思政教学设计通过讲授中国毫米波及激光雷达的产业发展历程，培养学生对我国汽车驾驶辅助技术发展的自豪感，增强民族自信心，激发学生致力于国家科技发展的责任感。教学资源1.PPT教学课件2.参考视频教学方法讲授法、案例分析法、讨论法教学过程（教学流程图）四、教学活动（一）课前任务教师发布任务：在微信班级群里发布任务，让学生预习第三章内容。梳理车载超声波雷达、车载毫米波雷达和车载激光雷达的相关知识点，形成教学大纲。收集和整理车载雷达技术在实际应用中的案例，以便进行教学案例分析。准备教学过程中可能需要的图片、视频等教学素材。设计课程思政教学内容，将思政教育融入课程教学。学生活动：学习车载超声波雷达、车载毫米波雷达和车载激光雷达的基本概念，了解其应用领域。预习车载毫米波雷达和车载激光雷达的工作原理，为课堂学习做好准备。查阅相关资料，了解车载雷达技术的最新发展动态。（二）课堂教学教学环节教师活动学生活动设计意图环节1：课程导入（5分钟）介绍车载雷达技术在现代交通领域的应用，如自动驾驶、智能交通系统等。听取教师讲解，了解车载雷达技术的重要性。激发学生对车载雷达技术的兴趣，为其后的学习打下基础。环节2：车载超声波雷达类型与应用（25分钟）讲解车载超声波雷达的基本原理、类型及应用场景。跟随教师学习车载超声波雷达的相关知识，了解其在车辆检测、障碍物避障等方面的应用。使学生掌握车载超声波雷达的基本概念及其在实际中的应用。环节3：车载毫米波雷达种类（25分钟）介绍车载毫米波雷达的种类、特点及应用领域。学习车载毫米波雷达的相关知识，了解不同种类雷达的差异和应用场景。让学生了解车载毫米波雷达的多样性，为其后的深入学习打下基础。环节4：车载毫米波雷达工作原理（20分钟）讲解车载毫米波雷达的工作原理，包括发射、接收、信号处理等环节。听讲、提问，跟随教师深入了解车载毫米波雷达的工作原理。设计意图：使学生掌握车载毫米波雷达的工作原理，为其后的应用和标定打下基础。环节5：车载毫米波雷达校准与标定（25分钟）讲解车载毫米波雷达的校准与标定方法，包括硬件调整、软件设置等。学习车载毫米波雷达的校准与标定方法，了解其重要性。让学生掌握车载毫米波雷达的校准与标定方法，确保其测量精度。环节6：车载激光雷达应用类型（25分钟）介绍车载激光雷达的应用类型，如三维地图、目标检测等。学习车载激光雷达的应用类型，了解其在不同场景下的应用。使学生了解车载激光雷达的多样化应用，激发其学习兴趣。环节7：车载激光雷达工作原理（25分钟）讲解车载激光雷达的工作原理，包括激光发射、接收、信号处理等环节。听讲、提问，跟随教师深入了解车载激光雷达的工作原理。让学生掌握车载激光雷达的工作原理，为其后的应用和标定打下基础。环节8：车载激光雷达的标定（20分钟）讲解车载激光雷达的标定方法，包括硬件调整、软件设置等。学习车载激光雷达的标定方法，了解其重要性。让学生掌握车载激光雷达的标定方法，确保其测量精度。环节9：课堂小结（5分钟）总结本节课所学内容，强调重点知识点。回顾所学内容，梳理知识点。帮助学生巩固所学知识，为课后学习提供指导。环节10：课后作业布置课后作业，要求学生掌握车载雷达技术的基本概念、工作原理和应用场景。完成课后作业，巩固所学知识。通过课后作业，检查学生对课堂所学知识的掌握程度，提高学生的实际应用能力。（三）课后拓展1.发布作业：请说说车载超声波雷达的工作原理。车载超声波雷达的类型有哪些？各有什么特点？在超声波雷达的应用中如何解决车后盲区的问题？请所说24GHz和77GHz毫米波雷达的区别有哪些？毫米波雷达有哪些部件组成？请说说毫米波雷达的工作原理。请详细说明RD成像算法的处理过程。请解释二维波数域算法的工作流程。前置雷达可实现哪些功能？后置雷达可实现哪些功能？请说说毫米波雷达主动校准的方法请说说毫米波雷达被动校准的方法请说说激光雷达常用的感知技术主要有哪些？请说说激光雷达的工作原理。请说说机械旋转式激光雷达和固态激光雷达的区别。请说说什么是ATR技术？ATR流程有哪些？请说说激光雷达标定原理与方法请说说激光雷达的拆卸与安装时需要注意哪些事项？（四）教学反思反思教学内容的深度和广度，确保学生能够掌握车载雷达技术的基本知识。考虑增加一些实际案例，让学生更好地理解车载雷达技术的应用。反思所采用的教学方法是否有利于学生的理解和掌握，如是否需要调整讲授法、案例分析法等。考虑增加学生互动环节，如小组讨论、问题解答等，提高学生的参与度。关注学生在课堂上的表现，了解学生的学习需求和困惑，及时调整教学策略。教学内容教学内容教学批注/记录任务一、超声波雷达技术原理与应用根据教学内容，将任务一的教学内容分解如下表：序号教学内容结构教学内容详解1导入通过提问方式引导学生思考：你在生活中在哪里见过超声波雷达的应用？超声波雷达的应用领域，如汽车、工业、医疗等。2超声波雷达的工作原理展示超声波雷达的实物图片，并讲解其内部结构。超声波雷达的工作原理，包括发射超声波、接收反射波和计算距离等步骤。3超声波雷达的内部结构超声波雷达的内部结构，如压电超声发生器、共振板、压电晶片等。超声波雷达内部结构的作用和特点。4超声波雷达的性能指标超声波雷达的主要性能指标，包括工作频率、工作温度和敏感度等。超声波雷达性能指标的定义和作用。5超声波雷达的应用案例超声波雷达在汽车领域的应用，如倒车雷达、自动泊车、盲点检测等。超声波雷达在实际应用中的优势和局限性。6超声波雷达的优缺点超声波雷达的优点，如信号收发速度快、外界干扰小、成本低廉等。超声波雷达的缺点，如探测距离有限、受环境因素影响等。超声波雷达在不同场景下的应用效果。7总结与拓展总结本次课程的主要内容。学生分享自己在课程中的收获和启发。提出拓展问题，引导学生思考超声波雷达在未来发展中的应用前景。任务二、毫米波雷达技术原理与应用根据教学内容，将任务二的教学内容分解如下表：序号教学结构内容详解1教学导入1.向学生介绍毫米波雷达的概念和应用场景，如自动驾驶、自适应巡航等。2.展示毫米波雷达的工作原理和组成，包括发射天线、接收天线、信号处理模块等。3.讲解毫米波雷达与超声波雷达的区别，强调毫米波雷达的优势。2毫米波雷达的种类和性能1.介绍车载毫米波雷达的种类，包括远程雷达、中程雷达和短程雷达。2.讲解不同类型毫米波雷达的特点和应用场景。3.通过表格比较24GHz和77GHz毫米波雷达的性能。3毫米波雷达的工作原理1.讲解毫米波雷达的两种工作方式：脉冲系统和连续波系统。2.重点介绍连续波雷达的原理，包括恒频连续波、FSK频移键控连续波和FMCW调频连续波。3.分析连续波雷达的优缺点，强调FMCW调频连续波的优势。4毫米波雷达的安装和校准1.讲解毫米波雷达的安装位置，包括前后安装两种方式。2.介绍毫米波雷达的校准方法，包括主动校准和被动校准。3.分析校准毫米波雷达的重要性，强调正确的安装和校准对自动驾驶系统的重要性。5毫米波雷达在自动驾驶中的应用1.讲解毫米波雷达在自动驾驶系统中的作用，如前向防撞报警、车道偏离报警等。2.介绍多传感器融合的方法，强调毫米波雷达与其他传感器如摄像头、激光雷达的结合。3.分析毫米波雷达在自动驾驶中的优势和面临的挑战。6总结和展望1.强调毫米波雷达在自动驾驶系统中的重要作用。2.展望毫米波雷达技术的发展趋势，如更高的分辨率、更远的探测距离等。3.强调毫米波雷达在自动驾驶领域的应用前景和发展潜力。任务三、激光雷达技术原理与应用根据教学内容，将任务三的教学内容分解如下表：序号教学结构内容详解1教学导入1.向学生介绍激光雷达的概念和应用场景，如自动驾驶、无人驾驶、安防监控等。2.展示激光雷达的工作原理和组成，包括激光发射器、接收器、光学系统、扫描系统、信号处理系统等。3.讲解激光雷达与传统雷达的区别，强调激光雷达在精度、分辨率等方面的优势。2激光雷达的种类和性能1.介绍车载激光雷达的种类，包括机械式激光雷达、固态激光雷达等。2.讲解不同类型激光雷达的特点和应用场景。3.分析激光雷达的主要性能指标，如探测距离、分辨率、视场角等。3激光雷达的工作原理1.讲解激光雷达的工作原理，包括发射激光脉冲、接收反射信号、计算距离等。2.介绍激光雷达的测距方法，如飞行时间法（ToF）、相位差法等。3.分析激光雷达的三维成像原理，包括点云数据的生成和处理。4激光雷达的安装和校准1.讲解激光雷达的安装位置和方式，如车顶、前保险杠等。2.介绍激光雷达的校准方法，包括手动校准、多传感器联合校准等。3.分析激光雷达校准的重要性，强调正确的安装和校准对激光雷达性能的影响。5激光雷达在自动驾驶中的应用1.讲解激光雷达在自动驾驶系统中的作用，如环境感知、障碍物检测等。2.介绍多传感器融合的方法，强调激光雷达与其他传感器如摄像头、毫米波雷达的结合。3.分析激光雷达在自动驾驶中的优势和面临的挑战。6总结和展望1.强调激光雷达在自动驾驶领域的重要性。2.展望激光雷达技术的发展趋势，如更高的分辨率、更远的探测距离等。3.强调激光雷达在自动驾驶领域的应用前景和发展潜力。项目四智能汽车驾驶感知与路径规划课程名称智能汽车驾驶感知与路径规划课程类型职业技术课授课专业及对象新能源汽车技术专业23新能源1-7班总学时4授课教材教材名称：《汽车智能技术与应用》，朱升高，机械工业出版社，2022年9月。教辅材料：教学辅助视频、网络参考资料课程教学安排教学项目教学任务理论学时实训学时学时小计项目4：智能汽车驾驶感知与路径规划4.1环境感知与信息融合4.2深度学习算法在图像处理中的应用4.3无人驾驶汽车目标检测4.4汽车无人驾驶路径规划4.5智能协同定位与目标跟踪44内容教学项目2教学任务主要教学内容和要求学时任务4.1：环境感知与信息融合知识目标：理解环境感知的概念及其在自动驾驶等领域的应用。掌握常见的环境感知技术，如激光雷达、摄像头、超声波传感器等。了解信息融合的技术和方法，包括数据预处理、特征级融合、决策级融合等。熟悉环境感知与信息融合在自动驾驶系统中的重要性。能力目标：能够分析并选择合适的传感器进行环境感知。能够使用数据处理和融合算法对感知数据进行处理和分析。能够设计并实现一个简单的环境感知与信息融合系统。具备评估环境感知与信息融合系统性能的能力。1任务4.2：深度学习算法在图像处理中的应用知识目标：理解深度学习算法的基本原理和常用模型。掌握卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测等任务中的应用。了解循环神经网络（RNN）在图像序列处理中的应用。熟悉深度学习算法在图像处理中的优势和挑战。能力目标：能够使用深度学习框架实现基本的深度学习模型。能够针对具体图像处理任务选择合适的深度学习模型并优化参数。能够分析深度学习算法在图像处理中的应用效果和限制。具备设计创新性深度学习解决方案的能力。1任务4.3：无人驾驶汽车目标检测知识目标：理解目标检测在无人驾驶汽车中的重要性。掌握目标检测的常见方法和技术，如基于传统图像处理的方法、基于深度学习的方法等。熟悉目标检测的评价指标和挑战。了解最新的目标检测算法和发展趋势。能力目标：能够使用现成的目标检测框架（如YOLO、FasterR-CNN）进行目标检测任务。能够针对特定场景和需求，设计并实现一个目标检测系统。能够对目标检测算法进行优化和改进，提高检测准确率和实时性。具备评估和选择合适的目标检测算法的能力。1任务4.4：汽车无人驾驶路径规划知识目标：理解无人驾驶路径规划的基本概念和意义。掌握常见的路径规划算法，如基于图的方法、基于优化的方法、基于机器学习的方法等。了解无人驾驶车辆路径规划的约束条件和评价指标。熟悉无人驾驶路径规划在实际应用中的挑战。能力目标：能够使用路径规划算法进行简单的无人驾驶车辆路径规划。能够针对具体场景和需求，设计并实现一个无人驾驶路径规划系统。能够对路径规划算法进行优化和改进，提高规划效率和安全性。具备评估和选择合适路径规划算法的能力。0.5任务4.5：智能协同定位与目标跟踪知识目标：理解协同定位与目标跟踪在无人驾驶等领域的应用。掌握多传感器数据融合的基本原理和方法。熟悉粒子滤波、卡尔曼滤波等常用目标跟踪算法。了解智能协同定位与目标跟踪的技术挑战和发展趋势。能力目标：能够使用目标跟踪算法进行简单的协同定位与目标跟踪任务。能够针对特定场景和需求，设计并实现一个智能协同定位与目标跟踪系统。能够对目标跟踪算法进行优化和改进，提高跟踪准确率和鲁棒性。具备评估和选择合适的目标跟踪算法的能力。0.5课程设计思路设计理念：理论与实践相结合：课程设计中将理论知识与实际应用相结合，使学生能够深入理解并掌握相关技术。循序渐进：课程设计按照从基础到高级的顺序，逐步引导学生学习并实践各个模块，确保学生具备扎实的基础和丰富的实践经验。案例驱动：通过分析真实案例，使学生更好地理解理论知识，并培养学生的实际问题解决能力。注重能力培养：课程设计注重培养学生的实际操作能力、创新能力和团队协作能力。设计依据：行业需求：随着人工智能和自动驾驶技术的发展，对相关技术人才的需求越来越大。本课程设计依据行业需求，培养学生的环境感知、图像处理、目标检测、路径规划和定位跟踪等方面的能力。学生基础：根据学生已有的知识基础和能力水平，设计适合他们的课程内容，确保学生能够循序渐进地学习和掌握相关技术。教学资源：根据现有的教学资源和设施，设计课程内容和实验实践，充分利用实验室、计算设备等资源，提高学生的实践操作能力。培养目标：根据培养目标，设计课程内容和教学方法，确保学生能够达到培养要求，具备从事智能汽车驾驶感知与路径规划相关领域的工作能力。教学方法：结合学生的学习特点，采用讲授、实践、案例分析、小组讨论等多种教学方法，提高学生的学习兴趣和效果。多方考核评价理论考核与实操考核相结合第17-20学时智能汽车驾驶感知与路径规划一、教学授课信息项目四智能汽车驾驶感知与路径规划授课学时4学时教学任务任务4.1：环境感知与信息融合任务4.2：深度学习算法在图像处理中的应用任务4.3：无人驾驶汽车目标检测任务4.4：汽车无人驾驶路径规划任务4.5：智能协同定位与目标跟踪授课地点多媒体教室二、教学任务目标授课内容1) 智能汽车环境感知技术原理和实现方法及其在智能汽车中的应用。2) 主流深度学习算法的原理、实现方法和应用。3) 无人驾驶汽车中目标检测算法。4) 无人驾驶汽车路径规划的基本原理和方法。5) 智能汽车协同定位的基本原理和方法。6) 基于多传感器融合的目标跟踪技术。学情分析1.学生已经掌握了智能汽车的基本概念，对于智能汽车的环境感知技术有一定的了解。但是，对于环境感知技术的原理和实现方法，以及其在智能汽车中的应用还需深入学习。2.学生对于深度学习算法有一定的了解，但是需要进一步学习主流深度学习算法的原理、实现方法和应用，以便能够理解和应用于智能汽车领域。3.学生需要学习无人驾驶汽车路径规划、协同定位的基本原理和方法，以及基于多传感器融合的目标跟踪技术，这是实现智能汽车互连和协同工作的基础。教学目标知识目标：1.理解环境感知与信息融合的基本原理和应用。2.了解无人驾驶汽车目标检测的主要技术。3.熟悉汽车无人驾驶路径规划的基本算法和方法。能力目标：1.掌握深度学习算法在图像处理中的基本方法和应用。2.掌握智能协同定位与目标跟踪的关键技术。素质目标：培养学生的创新意识和责任感教学重点1.环境感知和信息融合技术,包括传感器类型、融合算法等。2.深度学习在图像处理中的应用,如目标检测、分类等。3.无人驾驶汽车目标检测的主要方法和技术。4.汽车无人驾驶路径规划的算法和实现。5.智能协同定位与目标跟踪的关键技术。教学难点1.如何将多传感器数据有效融合,提高感知精度和鲁棒性。2.如何设计高性能的深度学习模型,实现准确高效的图像处理。3.如何在复杂环境下实现稳定可靠的目标检测和跟踪。4.如何综合考虑道路、交通规则等因素,生成安全合理的路径规划。5.如何在动态环境中实现精准的定位和追踪。三、教学设计课程思政教学设计使学生掌握智能汽车驾驶感知、信息融合、路径规划等核心技术。提高学生在图像处理、深度学习、目标检测等方面的实践能力。培养学生的创新意识，增强国家情怀和社会责任感，促进学生遵守社会主义核心价值观。教学资源1.PPT教学课件2.参考视频教学方法讲授法、案例分析法、讨论法教学过程（教学流程图）四、教学活动（一）课前任务教师发布任务：在微信班级群里发布任务，让学生预习第一章内容，了解智能汽车的基本原理和关键技术。案例研究：提前布置案例研究任务，让学生查找国内外智能汽车发展的最新动态。小组讨论：组织学生分组，就智能汽车技术对社会的影响进行讨论，准备课堂分享。学生活动：学生分组，每组就智能汽车技术对社会的影响进行讨论，准备课堂分享。（二）课堂教学教学环节教师活动学生活动设计意图环节1：课堂导入（5分钟）通过展示一些无人驾驶汽车的实际应用案例，如自动驾驶出租车、无人驾驶货车等，激发学生的兴趣，引导学生思考无人驾驶汽车的工作原理和关键技术。观察案例，提出问题，与同学讨论。激发学生对无人驾驶汽车技术的兴趣，为后续的教学内容做铺垫。环节2：环境感知（15分钟）讲解环境感知在无人驾驶汽车中的重要性，介绍传感器（如激光雷达、摄像头等）的工作原理和应用。听讲并记录关键信息，参与讨论。让学生了解无人驾驶汽车感知周围环境的基本原理和技术。环节3：信息融合（10分钟）讲解多传感器信息融合的原理和方法，介绍卡尔曼滤波等算法在信息融合中的应用。听讲并记录关键信息，参与讨论。让学生了解无人驾驶汽车如何通过多传感器信息融合提高感知精度和可靠性。环节4：目标检测与识别（15分钟）介绍基于深度学习的目标检测和识别方法，如YOLO、FasterR-CNN等，展示目标检测和识别的效果。观察效果，提出问题，与同学讨论。让学生了解无人驾驶汽车如何利用深度学习技术进行目标检测和识别。环节5：路径规划（10分钟）讲解路径规划的原理和方法，介绍全局路径规划和局部路径规划在无人驾驶汽车中的应用。听讲并记录关键信息，参与讨论。让学生了解无人驾驶汽车如何规划行驶路径，确保行驶安全高效。环节6：课堂总结（5分钟）总结本节课的主要内容，强调无人驾驶汽车技术的关键知识点。回顾本节课所学内容，提出疑问。帮助学生巩固本节课的知识点，为后续学习打下基础。环节7：课后作业布置相关的课后作业，如阅读资料、完成练习题等。完成课后作业，巩固所学知识。检验学生对课堂教学内容的掌握程度，为后续教学提供反馈。（三）课后拓展1.发布作业：请说说什么是环境感知，其原理是什么？请说说什么是信息融合，其原理是什么？请说说KITTI数据集的作用与原理。多传感器信息融合方法分为哪几类？智能汽车环境感知信息融合的关键技术有哪些？深度学习算法在图像处理中的作用是什么？基于深度学习的目标检测与识别算法有哪几类？请说说卷积神经网络视觉识别原理。什么是语义分割？其作用是什么？实现立体视觉的方法有哪些什么是场景流？什么是视觉里程计算法？DLT视觉跟踪算法的工作流程是什么？无人驾驶汽车目标检测的方法类型有哪些？请说说全局路径规划和局部路径规划的方法与原理请说说全局路径规划和局部路径规划的常见算法有哪些？请说说基尔霍夫车道线检测原理。请说说贝叶斯方法原理。请说说SLAM即时定位原理。（四）教学反思教学内容：评估学生对课程思政内容的掌握程度，确保核心价值观的传承。教学方法：根据学生的反馈调整教学方法，确保教学效果最佳。思政融入：反思如何在教学中更自然地融入思政元素，提高教育的针对性和有效性。学生参与：观察学生的参与度，找出提升学生积极性的方法。实践环节：检视项目实践环节，确保学生能够将所学知识应用于实际问题解决中。教学内容教学内容教学批注/记录任务4.1：环境感知与信息融合根据教学内容，将任务一的教学内容分解如下表：序号教学内容结构教学内容详解1教学导入1.向学生介绍环境感知与信息融合在无人驾驶汽车技术中的重要性，包括提高自动驾驶系统的可靠性和准确性。2.展示不同类型的传感器，如相机、激光雷达、毫米波雷达等，以及它们在环境感知中的应用。2环境感知技术1.介绍环境感知的定义，即通过传感器感知周围环境和车辆状态信息。2.讲解不同传感器的工作原理和特点，如激光雷达提供周围环境的三维空间信息，摄像头识别颜色等。3.分析不同传感器在实际应用中的优势和局限性，以及如何通过多传感器融合克服这些局限性。3信息融合方法1.讲解多传感器信息融合的基本原理，即通过综合处理来自不同传感器的数据，提高感知系统的准确性。2.介绍信息融合的三个层次：低级信息融合、中级信息融合和高级信息融合，以及它们的区别和应用场景。3.分析信息融合的关键技术，包括时空参考对准技术、多目标关联技术、参数融合技术、多目标跟踪预测技术和目标分类识别技术。4KITTI数据集应用1.介绍KITTI数据集的背景和组成，强调其作为自动驾驶场景下计算机视觉算法评估数据集的重要性。2.讲解KITTI数据集包含的真实图像数据和对应的三维激光雷达数据，以及如何将两者结合进行融合处理。3.分析KITTI数据集在视觉图像与三维雷达数据融合应用中的作用，如目标检测、跟踪和语义分割等。5案例分析1.以日产奇骏T30的“ProPILOT”超智驾的巡航控制系统为例，介绍数据融合在实际应用中的作用。2.分析该系统中毫米波雷达和单目摄像头等信息数据的融合处理过程，以及如何提高目标识别、视觉里程测量等效果。3.讨论该案例中的关键技术，如多传感器数据融合、目标跟踪和预测等。6总结与展望1.总结本节课所学内容，强调环境感知与信息融合在无人驾驶汽车技术中的关键作用。2.展望未来自动驾驶技术的发展趋势，如更高级的信息融合方法、更高效的传感器技术等。3.强调数据融合在提高自动驾驶系统性能和安全性方面的潜在价值。任务4.2：深度学习算法在图像处理中的应用根据教学内容，将任务二的教学内容分解如下表：序号教学结构内容详解1教学导入1.向学生介绍深度学习算法在图像处理中的应用，特别是其在无人驾驶汽车技术中的应用。2.展示深度学习在图像处理中的关键优势，如提高目标识别和图像语义分割的准确性。2深度学习算法概述1.讲解深度学习算法的原理，包括卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等。2.分析深度学习算法在图像处理中的优势，如特征提取和自适应学习能力。3目标识别技术1.介绍目标识别的概念，包括图像分类、定位和检测等。2.讲解基于深度学习的目标识别算法，如R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO和SSD等。3.分析不同目标识别算法的优缺点和适用场景。4语义分割技术1.讲解语义分割的概念，即给图像每个像素一个语义标签。2.介绍基于深度学习的光流和立体视觉技术，包括FCN、SegNet、DeepLab和RefineNet等。3.分析不同语义分割算法的性能和适用场景。5立体视觉与场景流1.讲解立体视觉的基本原理，即利用两幅或多幅图像在不同的视角重建三维结构。2.分析立体视觉在无人驾驶汽车中的应用，如红绿灯检测和环境感知。3.介绍基于深度学习的立体视觉算法，如基于CNN的特征提取和匹配算法。6视觉里程计算法1.讲解视觉里程计算法的基本原理，即基于视觉信息进行定位和地图构建。2.介绍单目和双目视觉里程计算法的区别和应用场景。3.分析视觉里程计算法在无人驾驶汽车中的应用，如环境感知和自主导航。7目标跟踪技术1.讲解目标跟踪的概念，即在特定场景中跟踪一个或多个特定感兴趣对象。2.介绍基于深度学习的目标跟踪算法，如基于生成算法的DLT视觉跟踪算法和基于判别算法的MD-Net等。3.分析不同目标跟踪算法的优缺点和适用场景。8总结与展望1.强调深度学习算法在图像处理中的应用及其对无人驾驶汽车技术的重要性。2.展望未来深度学习算法在图像处理领域的发展趋势，如更高效的算法、更广泛的应用场景等。3.强调深度学习算法在提高无人驾驶汽车性能和安全性方面的潜在价值。任务4.3：无人驾驶汽车目标检测根据教学内容，将任务三的教学内容分解如下表：序号教学结构内容详解1教学导入1.向学生介绍无人驾驶汽车目标检测的重要性，包括提高行车安全性、降低事故发生率等。2.展示无人驾驶汽车目标检测的应用场景，如结构化道路、非结构化道路和形式化环境下的目标检测。2结构化道路检测1.讲解直线探测的概念，如车道线拟合、曲率变化等。2.演示如何利用直线探测算法进行车道线识别和拟合。3.介绍曲线检测的方法，如建立曲线模型、提取像素点和确定曲线数据模型参数等。3复杂环境的预处理1.讲解环境光照不均匀性的影响，以及直方图调节、灰度映射调节和伽马调节等方法。2.分析不同预处理方法在复杂环境下的适用性和效果。4非结构化道路检测1.介绍非结构化道路的概念，如野生土路和农村道路等。2.讲解如何结合先验知识库模型和环境检测信息进行数据和图像处理。3.分析模型在非结构化道路检测中的更新和修正方法。5形式环境中的目标检测1.介绍行人检测的方法，如HOG特征和区域梯度直方图等。2.演示如何利用行人检测算法进行行人识别。3.讲解车辆检测的步骤，如激光雷达与视觉信息结合、定义检测区域和算法等。4.分析红绿灯检测的方法，如彩色视觉交通信号识别和彩色直方图目标跟踪算法等。6三维目标识别1.介绍三维目标识别的概念，如人工选择局部特征描述符等。2.讲解关键点检测、特征描述符计算和分类器确定对象类别等步骤。7总结与展望1.强调无人驾驶汽车目标检测的重要性及其在提高行车安全性、降低事故发生率等方面的作用。2.展望未来无人驾驶汽车目标检测技术的发展趋势，如更高效、更准确的目标检测算法等。3.强调无人驾驶汽车目标检测在应对现实环境复杂多变中的关键作用。任务4.4：汽车无人驾驶路径规划根据教学内容，将任务四的教学内容分解如下表：序号教学结构内容详解1无人驾驶路径规划概述1.介绍无人驾驶路径规划的概念和重要性，包括提高行车安全性和效率。2.解释全局路径规划和局部路径规划的区别和应用场景。3.展示无人驾驶汽车的运行和感知环境的方式。2全局路径规划算法1.介绍网格法路径规划的原理和步骤。2.展示网格法原理示意图，解释如何将环境划分为网格，并对每个网格进行编码以区分无障碍和障碍物。3.介绍视觉方法路径规划的原理和步骤。4.展示视觉方法原理示意图，解释如何构建路径图并找到从起点到终点的最优路径。5.介绍自由空间法路径规划的原理和步骤。6.展示自由空间法原理示意图，解释如何建立自由空间并找到最优路径。3局部路径规划算法1.介绍遗传算法路径规划的原理和步骤。2.展示遗传算法流程图，解释如何通过复制、杂交和变异找到最优路径。3.介绍模糊逻辑控制算法路径规划的原理和步骤。4.展示模糊逻辑控制算法原理图，解释如何通过模糊规则找到最优路径。5.介绍人工势场法路径规划的原理和步骤。6.展示人工势场法原理示意图，解释如何通过引力场和排斥场找到最优路径。4车道级路径规划1.介绍车道线检测的重要性，以及霍夫线检测、基于透视变换的车道线检测和基于拟合的车道线检测等方法。2.展示车道线检测原理示意图，解释如何通过霍夫线检测、透视变换和拟合找到车道线。3.介绍车道线检测中的跟踪算法，以及如何通过跟踪提高检测速度和精度。5总结与展望1.强调无人驾驶路径规划在提高行车安全性和效率方面的重要性。2.展望未来无人驾驶路径规划技术的发展趋势，如更高效、更准确的路径规划算法等。3.强调无人驾驶路径规划在应对现实环境复杂多变中的关键作用。任务4.5：智能协同定位与目标跟踪根据教学内容，将任务五的教学内容分解如下表：序号教学结构内容详解1智能驾驶信息感知概述1.介绍智能驾驶信息感知的概念，包括激光雷达、超声波、无线网络、相机等传感器的作用。2.解释多传感器和网络信息融合的重要性，以及如何通过融合补充获取的不确定信息。3.展示多传感器信息融合的应用场景，如无人驾驶汽车的环境和障碍物检测。2多传感器信息融合方法1.介绍车辆智能检测方法，包括雷达、激光、声波、图像等检测方法的信息融合。2.展示图像信息与激光、雷达、超声雷达和视觉传感器信息融合的示意图。3.解释如何通过信息融合获得最优的检测结果。3智能驾驶定位与跟踪1.介绍智能驾驶中的车辆定位与跟踪，作为对车辆本身和目标状态的一个估计问题。2.解释估计理论和滤波递推在解决定位与跟踪问题中的应用。3.展示最小二乘估计（LS）、最大似然估计（ML）、最小均方误差估计（MMSE）和最大后验估计（MAP）等方法。4动态状态估计的贝叶斯方法1.解释后验概率密度函数在动态状态估计中的应用，以及如何从中得到最优状态估计和估计精度。2.展示递归滤波器在处理接收到的测量值中的应用，以及其预测和更新系统的状态的作用。5多车辆协作算法1.介绍多车辆协作算法在弥补目标定位和跟踪精度不足中的应用。2.展示多车辆协作算法通过增加先验知识提高定位和跟踪精度的过程。6SLAM即时定位与地图构建概述1.解释即时定位与地图构建（SLAM）的概念，以及其在VR和AR领域的应用。2.展示SLAM的基本原理，包括定位问题和映射问题。3.展示SLAM在无人驾驶汽车中的应用，如百度的Robotaxi无人驾驶汽车。7多传感器数据融合在SLAM中的应用1.解释多传感器数据融合在移动机器人的地图生成、定位、路径规划等方面的应用。2.展示多传感器数据融合在SLAM中的应用，如激光雷达SLAM、GPS/IMU和高精度地图等。8创建SLAM地图的方法1.解释创建SLAM地图的步骤，包括构建场景地图、构建语义图和基于算法和驱动车辆或移动机器人运动的路径规划。2.展示创建SLAM地图的具体过程，包括使用激光雷达构建场景的二维或三维点云，对场景中的对象进行识别、分割和标记，以及基于算法和驱动车辆或移动机器人运动的路径规划。项目五无人驾驶决策与控制 课程名称无人驾驶决策与控制课程类型职业技术课授课专业及对象新能源汽车技术专业23新能源1-7班总学时4授课教材教材名称：《汽车智能技术与应用》，朱升高，机械工业出版社，2022年9月。教辅材料：教学辅助视频、网络参考资料课程教学安排教学项目教学任务理论学时实训学时学时小计项目1：无人驾驶决策与控制5.1汽车驾驶行为预测5.2自由度力学模型5.3车辆横向与纵向控制44内容教学项目2教学任务主要教学内容和要求学时任务5.1：汽车驾驶行为预测知识目标：1.掌握决策规划系统的作用、组成部分、行为决策和轨迹规划的实现方法；2.了解运动控制系统的作用、组成和车辆的横向、纵向控制实现方法；3.学习行为决策方法，包括基于规则的方法和基于学习的方法，并分析其应用和优缺点；4.掌握机器学习方法在无人驾驶车辆中的应用、基本原理和常用算法；能力目标：1.能够进行无人驾驶车辆的决策规划和轨迹规划；2.能够选择和应用合适的行为决策方法；3.能够应用机器学习方法解决无人驾驶车辆相关问题；4.能够分析实际案例中无人驾驶车辆的决策规划和运动控制策略，并提出优化方案；1任务5.2：自由度力学模型知识目标：1.理解无人驾驶车辆控制系统的体系结构及其各模块的功能；2.掌握车辆数学模型的建立方法和不同类型的车辆模型，如牛顿力学模型、拉格朗日方程模型和多刚体动力学模型等；3.学习两自由度车辆模型的假设、状态方程和平衡方程，了解车辆的稳态响应特性；4.理解多轴转向技术对提高车辆转向灵活性和稳定性的重要性；5.学习两自由度控制器的结构和工作原理，包括前馈控制器和反馈控制器的作用；能力目标：1.能够分析无人驾驶车辆控制系统的各模块功能和相互作用；2.能够理解和应用不同类型的车辆模型进行动力学分析；3.能够建立两自由度车辆模型的状态方程和平衡方程，分析车辆的稳态响应特性；4.能够设计和实现多轴转向技术以提高车辆的转向性能；5.能够设计和调整两自由度控制器，以实现良好的系统性能和鲁棒性；6.能够描述车辆运动和坐标系，并进行车辆运动的分析；1.5任务5.3：车辆横向与纵向控制知识目标：1.掌握无人驾驶车辆的纵向和横向运动控制概念及其在自动驾驶中的重要性；2.了解纵向控制策略，包括油门和刹车控制、发动机和传动系统的控制等；3.理解车辆运动之间的耦合效应，包括运动耦合、轮胎力耦合和载荷传递耦合；4.学习传统的控制方法，如PID控制和模型预测控制等；5.了解智能控制策略，如模糊控制、自适应控制、神经网络控制等能力目标：1.能够分析无人驾驶车辆的横向和纵向运动控制策略；2.能够理解和应用车辆运动之间的耦合效应，并分析其对控制策略的影响；3.能够选择和应用传统的控制方法，如PID控制和模型预测控制；4.能够分析和优化车辆自动驾驶的纵向和横向运动集成控制系统1.5课程设计思路设计理念：1.秉承“理论联系实际、注重实践操作、培养创新能力”的设计理念，通过系统地介绍汽车驾驶行为预测、自由度力学模型以及车辆横向与纵向控制相关知识，使学生掌握无人驾驶车辆的核心技术，提高学生在实际工程中的应用能力和创新能力。2.通过课堂讲授、案例分析等方式，使学生系统地掌握无人驾驶车辆的驾驶行为预测、自由度力学模型以及车辆横向与纵向控制的基本概念、原理和方法。设计依据：1.行业需求：随着智能交通和无人驾驶技术的发展，无人驾驶车辆的控制技术已经成为当前研究的热点。本课程设计依据行业需求，培养学生在无人驾驶车辆控制技术方面的专业素养。2.培养目标：本课程设计旨在培养学生掌握无人驾驶车辆的驾驶行为预测、自由度力学模型以及车辆横向与纵向控制的基本原理和方法，使学生具备实际工程项目中的分析和解决问题的能力。3.课程大纲：根据课程大纲的要求，本课程设计涵盖了汽车驾驶行为预测、自由度力学模型和车辆横向与纵向控制三个部分，系统地介绍了无人驾驶车辆控制技术的基本概念、原理和方法。多方考核评价理论考核与实操考核相结合第21-24学时无人驾驶决策与控制一、教学授课信息项目五无人驾驶决策与控制授课学时4学时教学任务任务5.1：汽车驾驶行为预测任务5.2：自由度力学模型任务5.3：车辆横向与纵向控制授课地点多媒体教室二、教学任务目标授课内容汽车驾驶行为预测自由度力学模型车辆横向与纵向控制学情分析本课程面向具有基本计算机科学、数学和物理学知识背景的学生。学生可能已经接触过传感器原理、控制理论和动力学模型，但可能对无人驾驶车辆系统的具体技术和应用了解不多。因此，教学需要结合理论知识和实际案例，帮助学生深入理解和应用无人驾驶车辆的关键技术。教学目标知识目标：理解无人驾驶车辆的环境感知、决策规划、运动控制的基本概念和组成部分。学习不同传感器在环境感知中的应用，以及它们如何为决策规划提供关键数据。了解决策规划系统的组成和作用，以及行为决策和轨迹规划的实现方法。学习运动控制系统的结构和如何实现车辆的横向和纵向控制。掌握行为决策方法和机器学习方法在无人驾驶车辆中的应用。能力目标：分析和设计无人驾驶车辆的环境感知系统。开发和实现决策规划系统，包括行为决策和轨迹规划。设计和实施运动控制系统，以控制无人驾驶车辆的转向、驱动和制动。评估和选择适合特定应用场景的行为决策和机器学习方法。素质目标：培养解决复杂工程问题的能力，包括分析实际案例，讨论技术和方法的