智能车辆教学大纲

1、大学本科专业培养方案课程教学大纲编 码：ME06067 Code: ME06067课程名称：智能车辆 Course Title: Intelligent Vehicle课程类别：专业选修Course category: Elective Courses in Specialty学 分：2 Credit(s): 2开课单位：机械与运载工程学院 Offering College/School: College of Mechanical & Vehicle Engineering课程描述：本课程是车辆工程专业的选修课程，以机械工程控制基础、汽车构造、传感器技术为前导课程，为课程设计与毕业设

2、计等提供基础。本课程主要包括的内容有雷达与机器视觉等传感技术,环境感知,基于多传感多信息融合的自主导航技术,路径规划,运动控制,智能车辆设计,面向智能车的测试。学生需了解智能车辆的基础概念，理解雷达与机器视觉传感技术、智能车辆设计，掌握环境感知、导航、路径规划、运动控制的原理，并能灵活运用各原理。通过学习本课程，学生学会智能车辆的基本概念与原理，获得智能车辆的设计方法，锻炼和提升智能车辆的设计能力，能够从事智能车辆开发方面的工作。Course description: This is a major optional course for vehicle engineering student

3、s. The leading courses include mechanical engineering control foundation, automotive construction, transducer technology. And the course provides basis for curriculum design and graduation design. The content of the course includes sensing technology of radar and machine vision, environment sensing,

4、 the self-navigation technology based on multiple sensors and multiple information fusion, trail design, motivation control, intelligent vehicle design, the testing for intelligent vehicle. Students need to know about the basic concepts of intelligent vehicle, understand concepts of sensing technolo

5、gy of radar and machine vision, intelligent vehicle design, grasp the principles of environment sensing, navigation, trail design, motivation control and apply them freely. After studying the course, students will learn basic concepts and principles, design methods and improve the design ability of

6、intelligent vehicle. Students have the ability to work in the field of intelligent vehicle development.课程内容（一）课程教学目标通过本课程的教学，使学生具备以下能力：本课程旨在介绍车辆工程学科发展的前瞻性技术智能车辆的体系结构、关键技术及其在智能交通系统的应用。课程分别从雷达与机器视觉等传感技术,环境感知,基于多传感多信息融合的自主导航技术,路径规划,运动控制,智能车辆设计,面向智能车的测试方面系统讲授智能车辆的基础知识。1. 掌握智能车辆的基本概念、工作原理、设计流程与方法 (毕业要求1.

7、3);2. 能够针对智能车辆这一复杂系统提出解决问题的多种可能方案，并通过文献研究比较、分析方案的优缺点 (毕业要求2.2);3. 在考虑安全与健康、法律法规与相关标准以及经济、环境、文化、社会等制约因素的前提下，能够针对智能车辆问题进行分析，创新性的提出并确定相应解决方案(毕业要求3.1);4. 能够使用Matlab/simulink，对智能车辆工程问题进行预测与模拟，并能够理解其局限性(毕业要求5.3);（二）基本教学内容第1章 无人驾驶汽车的产生与发展教学目的： 通过本章的学习，要求学生明确掌握智能交通与无人驾驶车辆概念，本课程的学习方法，学习内容。教学重点：智能交通与无人驾驶车辆的概念

8、及其特点。教学难点：智能交通与无人驾驶车辆之间的联系。相应毕业要求：1.3教学内容：1. 什么是智能交通与无人驾驶车辆;2. 智能交通的发展历程;3. 智能交通与无人驾驶车辆的特点、应用;4. 本课程的学习内容和方法。学时分配：课堂教学2学时第2章 无人驾驶汽车体系结构教学目的：学习无人驾驶车辆的体系结构和实例。教学重点：无人驾驶车辆体系结构的概念与类型。教学难点：4D/RCS模型结构。相应毕业要求：1.3、2.2教学内容：1. 分层式体系结构与反应式体系结构。 2. 4D/RCS模型结构。 3. JAUS介绍。4. 无人驾驶车辆体系结构实例。学时分配：课堂教学2学时。第3章 无人驾驶汽车环境

9、感知技术基础教学目的：学习环境感知传感器原理、标定与数据处理方法。教学重点：1. 激光雷达原理与数据处理;² 2. 毫米波雷达原理与数据处理;² 3. 图像预处理方法;² 4. 环境感知传感器标定方法。教学难点：雷达数据处理与图像处理方法。相应毕业要求：1.3, 2.2, 5.3教学内容：1. LMS511激光雷达原理与数据处理;2. 64线雷达原理与数据处理;3. 毫米波雷达原理与数据处理;4. 车载视觉介绍;5. 彩色空间模型与图像预处理;6. 激光雷达标定;7. 摄像机标定;8. 雷达与摄像机联合标定。学时分配：课堂教学6学时第4章 无人驾驶汽车环境感知教学

10、目的：学习并掌握道路、行人、车辆、交通标志与交通灯的检测方法。教学重点：1. 直道、弯道以及复杂环境下的车道检测2. 行人与车辆的检测3. 交通灯的检测教学难点：行人与车辆的检测。相应毕业要求：1.3, 5.3教学内容：1. 直道、弯道以及复杂环境下的车道检测;2. 非结构化道路检测;3. 行人检测与车辆检测;4. 交通标志与交通灯的检测。学时分配：课堂教学6学时第5章 无人驾驶汽车定位导航教学目的：学习并掌握定位与导航方法。教学重点：GPS、罗盘与里程计的定位。教学难点：视觉里程计的基本原理与算法。相应毕业要求：1.3, 2.2教学内容：1. 电子罗盘与陀螺的数据融合;2. GPS、罗盘与里

11、程计的定位;3. GPS、DR系统介绍;4. 同时定位与地图创建介绍;5. 视觉里程计的基本原理与算法分类。学时分配：课堂教学4学时第6章 无人驾驶汽车路径规划教学目的：学习和掌握路径的规划方法。教学重点：1.经典A*路径规划方法;2.实时路径规划方法。教学难点：经典A*路径规划方法。相应毕业要求：1.3、3.1教学内容：1. 环境地图表示方法与路径搜索算法;2. 经典A*路径规划方法;3. 改进的A*路径规划方法;4. 实时路径规划;5. 增量式路径规划。学时分配：课堂教学4学时第7章 无人驾驶汽车运动控制教学目的：掌握纵向控制方法，了解横向控制的原理与方法。教学重点：1.油门与制动纵向控制

12、;2.横向控制原理与方法。教学难点：汽车路径行驶曲线生成。相应毕业要求：1.3、3.1教学内容：1.油门与制动控制;2.横向控制介绍;3. 航向预估算法原理;4. 汽车路径行驶曲线生成;5. 速度规划方法。学时分配：课堂教学4学时第8章 无人驾驶汽车一体化设计教学目的：了解无人驾驶汽车一体化结构与设计。教学重点：1.无人驾驶汽车一体化的体系结构;2.无人驾驶汽车底层一体化设计。教学难点：无人驾驶汽车底层一体化设计。相应毕业要求：1.3、2.2、2.3教学内容：1.无人驾驶汽车结构介绍;2.无人驾驶汽车一体化的体系结构;3.无人驾驶汽车底层一体化设计;4.仿真平台与实车测试。学时分配：课堂教学3

13、学时第9章 无人驾驶汽车的机遇与挑战教学目的：了解无人驾驶汽车的机遇与挑战。教学重点：无人驾驶汽车的机遇与挑战的具体内容。教学难点：无人驾驶汽车的机遇与挑战的具体内容。相应毕业要求：1.3教学内容：1. 国外无人驾驶汽车的现状;2. 我国无人驾驶汽车的现状;3. 无人驾驶汽车的机遇与挑战。学时分配：课堂教学1学时考核方式本课程考核采用开卷考试的形式综合成绩占比：1.平时成绩一（考勤、课堂讨论）占20%; 检查学生到课情况。2.平时成绩二（作业、实验）占30%;主要考核对每堂课知识点的复习、理解和掌握程度。3.期末考试成绩（开卷）占50% 主要考核智能车辆的基本概念、基本原理的掌握程度。采用开卷考试形式，在考试周内进行。题型为1、填空题； 2、简答题；3、分析题等。持续改进方法1.以培养目标能力为导向，不断改进和优化课程教学方案。2.逐步增加工程项目实例的讲解与工程类作业。3.减少知识介绍的时间，增加情境研讨的时间。教材及参考书教 材：陈慧岩、熊光明、龚建伟、姜岩编著. 无人驾驶汽车概论,清华大学出版社，2014.8参考书：A.布洛基.智能车辆智能交通系统的关键技术. 人民交通出版社授课手段（教学方法）以课堂教学为主，结合自学与课后作业。课堂教学主要课程分别从雷达与