《智能汽车环境感知技术》教学大纲

《智能汽车环境感知技术》教学大纲适用范围：202X版本科人才培养方案课程代码：04150261课程性质：专业选修课学分：3学分学时：48学时（理论36学时，实验12学时）先修课程：车用微控制器及接口技术、控制工程基础、智能网联汽车技术概论后续课程：无适用专业：车辆工程开课单位：车辆与交通工程学院一、课程说明《智能汽车环境感知技术》是车辆工程专业的一门专业选修课。本课程主要讲授智能网联汽车的智能传感器、环境感知、先进驾驶辅助等关键技术，为学习其他有关课程及以后从事技术研发工作打下必要的基础。本课程注重基本理论知识的深入学习，同时还设置了一定的实验环节，强调培养设计工具的实际运用能力，提升学生利用理论知识解决生产实际中问题的能力，力求通过实验环节，软、硬结合，培养学生初步的智能网联汽车仿真开发能力，培养能适应智能汽车发展趋势的高素质技能型人才。二、课程目标通过本课程的学习，使学生达到如下目标：课程目标1：掌握智能网联汽车智能传感器关键技术、工作原理和基本结构，并了解相关传感器的仿真技术及智能网联汽车典型无线通信技术，能够运用专业知识分析智能汽车相关复杂工程问题并提出解决方案，培养学生分析和归纳能力。课程目标2：掌握车载网络技术、车载自组织网络技术和车载移动互联网技术的基本原理，了解典型的环境感知系统和识别技术的工作原理，体会汽车智能化和网联化发展历程、重大产业和社会意义及其发展的内在动力，能够依据智能汽车标准规范，识别与表达车辆相关的复杂工程问题。课程目标3：能体会我国在智能汽车领域国家发展规划和前瞻性政策的引领下，相关产业近年来所取得的巨大成就，把握智能汽车专业领域前沿理论、技术的发展动态，用掌握的科学知识服务于国家的建设。三、课程目标与毕业要求《智能汽车环境感知技术》课程教学目标对车辆工程专业毕业要求的支撑见表1。

表1课程教学目标与毕业要求关系毕业要求指标点课程目标支撑强度1.工程知识1.3能够将车辆工程基础知识用于分析车辆工程相关复杂工程问题并提出解决方案。课程目标1：掌握智能网联汽车智能传感器关键技术、工作原理和基本结构，并了解相关传感器的仿真技术及智能网联汽车典型无线通信技术，能够运用专业知识分析智能汽车相关复杂工程问题并提出解决方案，培养学生分析和归纳能力。H2.问题分析2.1能应用数学、自然科学和工程科学的基本原理和标准规范，识别与表达车辆相关的复杂工程问题。课程目标2：掌握车载网络技术、车载自组织网络技术和车载移动互联网技术的基本原理，了解典型的环境感知系统和识别技术的工作原理，体会汽车智能化和网联化发展历程、重大产业和社会意义及其发展的内在动力，能够依据智能汽车标准规范，识别与表达车辆相关的复杂工程问题。M12.终身学习12.2能适应职业发展要求，及时关注并跟踪、把握车辆工程及相关专业领域前沿理论、技术的发展动态，具备不断获取新的知识、技能，持续自我提升的能力。课程目标3：能体会我国在智能汽车领域国家发展规划和前瞻性政策的引领下，相关产业近年来所取得的巨大成就，把握智能汽车专业领域前沿理论、技术的发展动态，用掌握的科学知识服务于国家的建设。M注：表中“H（高）、M（中）”表示课程与相关毕业要求的关联度。四、教学内容、基本要求与学时分配1.理论部分理论部分的教学内容、基本要求与学时分配见表2。表2教学内容、基本要求与学时分配教学内容教学要求，教学重点难点理论学时实验学时对应的课程目标1.智能网联汽车技术概述1.1智能汽车与智能交通1.2智能网联汽车技术分级1.3智能网联汽车体系构成1.4智能网联汽车的应用和关键技术1.5智能网联汽车发展目标和重点教学要求：使学生理解体会汽车智能化、网联化发展的内在动力，了解汽车智能化的发展历程和重大产业和社会意义；掌握智能网联汽车的技术分级状况、体系构成、关键技术组成和发展目标，能体会我国在智能汽车领域国家发展规划和前瞻性政策的引领下，相关产业近年来所取得的巨大成就。重点：汽车智能化的重大产业和社会意义；智能网联汽车的技术分级状况。难点：智能网联汽车的技术分级状况。21、32.智能传感器与无线通信技术2.1超声波雷达与毫米波雷达技术2.2激光雷达与视觉传感器技术2.3传感器融合及其仿真技术2.4无线通信系统的组成与分类2.5典型车用无线通讯技术教学要求：使学生掌握智能网联汽车智能传感器关键技术；掌握超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、视觉传感器等的工作原理和基本结构；了解相关传感器的仿真技术；掌握智能网联汽车的典型无线通信技术；掌握智能网联汽车用蓝牙技术、ZigBee技术、Wi-Fi技术等无线通信技术原理。重点：智能网联汽车智能传感器关键技术；不同传感器与无线通讯技术的性能特点和应用情况。难点：传感器的仿真技术。102、33.智能网联汽车网络技术与环境感知技术3.1智能网联汽车网络类型3.2车载网络与车载移动互联网技术3.3智能网联汽车环境感知系统概述3.4典型环境感知技术与仿真教学要求：使学生掌握智能网联汽车的网络技术类型；掌握车载网络技术、车载自组织网络技术和车载移动互联网技术的基本原理；掌握智能网联汽车的环境感知技术，了解典型的环境感知系统；掌握道路识别技术、车辆识别技术、行人识别技术、交通标识识别技术和交通信号等识别技术的典型工作原理。重点：智能网联汽车的网络技术类型；典型车载网络与车载移动互联网技术；典型环境感知系统组成与工作原理。难点：环境感知系统组成与工作原理。1262、34.智能网联汽车导航定位技术4.1全球导航卫星系统的组成和原理4.2惯性导航与航位推算技术4.3蜂窝无线定位技术4.4高精度地图4.5导航中的路径规划技术教学要求：使学生掌握智能网联汽车的导航定位技术；了解全球导航卫星系统的组成和原理；了解惯性导航与航位推算技术、蜂窝无线定位技术、高精度地图和导航中的路径规划技术。重点：惯性导航与航位推算技术、高精度地图技术。难点：惯性导航与航位推算技术；路径规划技术。421、2、35.智能网联汽车先进驾驶辅助系统5.1先进驾驶辅助系统的定义和类型5.2汽车行驶类驾驶辅助技术5.3汽车安全类驾驶辅助技术5.4先进驾驶辅助系统仿真实例教学要求：使学生掌握驾驶辅助系统的定义和类型；掌握行驶类驾驶辅助技术（汽车自适应巡航控制系统、车道偏离报警系统、车道保持辅助系统、并线辅助系统）和安全类驾驶辅助技术（自动紧急制动系统、自适应前照明系统、夜视辅助系统、平视显示系统、自动泊车辅助系统、驾驶员疲劳预警系统）的关键技术原理；了解驾驶辅助系统的仿真技术。重点：行驶类驾驶辅助技术、安全类驾驶辅助技术的基本工作原理。难点：驾驶辅助系统仿真技术。841、2、3合计36122.实验部分实验部分的教学内容、基本要求与学时分配见表3。表3实验项目、实验内容与学时实验项目实验内容和要求实验学时对应的课程目标1.环境感知技术检测与识别实验内容：通过matlab车辆检测器实现车辆检测、车辆识别、行人识别、交通标识识别、交通信号灯识别和道路识别技术；体会软件智能识别的原理和识别效果。实验要求：能够掌握某项识别技术的关键算法，理解智能识别的工作原理。62、32.汽车导航定位技术测试实验内容：惯性导航与航位推算技术；路径规划技术；车辆跟驰技术的算法实现。实验要求：了解惯航位推算技术、路径规划技术、车辆跟驰技术的matlab算法实现方式和基本原理。21、2、33.驾驶辅助技术测试实验内容：通过matlab等仿真软件体会基本的自适应巡航控制、车道偏离报警、车道保持辅助系统、自动紧急制动等技术的基本工作原理。实验要求：了解驾驶辅助技术仿真开发软件和基本原理。41、2、3合计12五、教学方法及手段本课程以课堂教授为主，结合讨论、生产生活案例、网络视频资源等教学手段完成课程理论教学任务和相关操作能力的培养。使学生通过案例和视频资源学习，比较全面深刻地理解智能网联汽车的传感器、无线通信、环境感知、导航定位和驾驶辅助技术基本原理，并体会到汽车智能化、网联化所带来的便利、安全和挑战。本课程将以丰富的教学资源巩固课堂知识，以加深学生对相关知识的理解。同时，使学生体会到我国在智能汽车领域国家发展规划和前瞻性政策的引领下，相关产业近年来所取得的巨大成就，强化树立努力学习为国奋斗的远大理想。在实验教学环节中，确保每位同学都动手动脑，按操作规程使用教学软件，保证电脑等实验硬件设备安全和软件正常功能；实验结束后，按规定对设备进行规范化存放；通过启发式教学、课堂讨论培养学生掌握智能网联技术仿真的基本理论、基本知识和基本技能。培养学生实际思考能力、创新能力和自主学习能力，激发学生的创新思维。六、课程资源1.推荐教材：（1）崔胜民.智能网联汽车技术[M].北京:机械工业出版社.2021.（2）崔胜民.智能网联汽车新技术（第2版）[M].北京:化学工业出版社.2021.2.参考书：（1）甄先通.自动驾驶汽车环境感知技术[M].北京:清华大学出版社.2021.（2）崔胜民.智能网联汽车自动驾驶仿真技术[M].北京:化学工业出版社.2021.（3）崔胜民,卞合善.智能网联汽车环境感知技术[M].北京:人民邮电出版社.2020.3.期刊：（1） 张春蓉.激光雷达在自动驾驶中的技术应用[J].产业与科技论坛,2021,20(21):35-36.（2）付娆.浅析自动驾驶中的感知系统[J].建设机械技术与管理,2021,34(04):123-124.（3）詹德凯.自动驾驶汽车环境感知系统传感器技术现状及发展趋势[J].辽宁省交通高等专科学校学报,2021,23(03):21-26.（4）秦大同,陈淑江,胡明辉等.基于驾驶员意图识别的纯电动汽车动力性驱动控制策略[J].汽车工程,2019,37(01):26-32+37.（5）WeiL,YunM,MingqiangG,etal.CooperativeVisualAugmentationAlgorithmofIntelligentVehicleBasedonInter-VehicleImageFusion[J].AppliedSciences,2021,11(24):11917.4.网络资源：（1）都来学汽车学习平台./ComputerHome.（2）熊光明.中国大学生慕课.北京理工大学《无人驾驶车辆》/course/BIT-1207432808?from=searchPage&outVendor=zw_mooc_pcssjg_七、课程考核对课程目标的支撑课程成绩由过程性考核成绩和期末考核成绩两部分构成，具体考核/评价细则及对课程目标的支撑关系见表4。表4课程考核对课程目标的支撑考核环节占比考核/评价细则课程目标123过程性考核课堂活动10（1）根据课堂出勤情况和课堂讨论及随堂练习情况进行考核，满分100分。（2）以平时考核成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。√√√442实验20（1）根据每个实验的预习情况、实验操作完成情况和实验报告质量单独评分，满分100分。（2）每次实验单独评分，取各次实验成绩的平均值作为此环节的最终成绩。（3）以实验成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。√√√1082作业10（1）主要考核学生对各章节知识点的复习、理解和掌握程度，满分100分。（2）每次作业单独评分，取各次成绩的平均值作为此环节的最终成绩。（3）以作业成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。√√√442期末考核60（1）课程论文成绩100分，以论文成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。（2）主要考核智能网联汽车的智能传感器关键技术的现状、关键内容或趋势，智能网联汽车网络通讯与安全技术，智能网联汽车环境感知系统关键技术、挑战或发展趋势，智能网联汽车导航定位技术，智能网联汽车先进驾驶辅助系统现状、关键内容或趋势等某一方向内容。（3）论文主题为：智能网联汽车关键技术、智能网联汽车环境感知关键技术、智能网联汽车环境感知技术趋势、智能网联汽车环境感知技术挑战等。√√√203010合计：100分384616八、考核与成绩评定1.考核方式及成绩评定考核方式：本课程主要以课堂活动、实验、作业、课程论文等方式对学生进行考核评价。考核基本要求：考核总成绩由课程论文成绩和过程性考核成绩组成。其中：课程论文成绩为100分（权重60%）；课堂活动、实验、作业等过程性考核成绩为100分（权重40%）；过程性考核和课程论文分值分配应与教学大纲各章节的学时基本成比例。2.过程性考核成绩的标准过程性考核方式重点考核内容、评价标准、所占比重见表5。表5过程性考核方式评价标准考核方式所占比重(%)100≥x≥9090＞x≥8080＞x≥7070＞x≥60x＜60课堂活动25按时上课，积极参与课堂活动，踊跃回答问题，准确率大于90%。按时上课，认真参与课堂活动，回答问题准确率大于80%。缺课两次以内，偶尔参与课堂活动，回答问题准确率大于70%。缺课两次以内，上课不认真，偶尔参与课堂活动。缺课三次以上，上课不认真，基本不参与教学活动。实验50实验预习认真，能够熟练掌握方法与步骤，实验操作过程熟练、规范，遵规守纪、团结协作，实验结果详实、结论清晰、讨论