《自动驾驶编程原理与应用》教学大纲

《自动驾驶编程原理与应用》教学大纲一、课程基础信息课程编号课程性质专业必修课程名称自动驾驶编程原理与应用双语课程□是■否学时/学分32/2其中：实验（上机）学时8英文名称ProgrammingPrinciplesandApplicationsforAutonomousDrivingSystems考核方式期末考试+课程作业+项目设计先修课程C++程序设计，电工学，微机原理与接口技术，车辆控制工程基础，汽车电器与电子技术，自动驾驶车辆理论与设计基础后续课程智能汽车环境感知技术，毕业设计适用专业车辆工程及相近专业课程简介《自动驾驶编程原理与应用》是车辆工程专业智能驾驶汽车方向的一门专业必修课程，其性质为理实一体化课程。本课程以自动驾驶系统基础架构及其关键技术为主线，系统介绍了高精地图创建与加载、车辆定位、运动控制和仿真测试等自动驾驶功能模块编程技术和标定调试方法。通过本课程的学习，学生应掌握自动驾驶系统软件部署在实际工程开发应用中涵盖的基础知识和技术实现细节，具有初步的自动驾驶系统基础框架开发、编程及自动驾驶技术创新应用等方面的专业技能和分析问题、解决问题的能力。大纲制定时间2026年5月8日大纲执笔人黄炜核准人二、课程目标[1]能够针对自动驾驶不同功能需求，基于自动驾驶开源平台建立自动驾驶系统方案，并在仿真环境下测试分析自动驾驶系统高精地图创建与加载、车辆定位以及运动控制等特定功能。[2]能够运用C++程序设计等先修课程知识实施自动驾驶系统软件部署，通过研究、测试、分析选择合理功能参数，具备编写代码调试自动驾驶系统相关功能模块实现自动驾驶车辆感知、决策、控制等基本任务的能力。[3]掌握面向自动驾驶系统的轨迹跟踪运动控制算法开发能力；能够针对车辆动态出行路径规划结果实施准确的轨迹跟踪控制，更好实现公路交通运输与区域经济、生态环境的协调发展。三、课程目标与毕业要求的对应关系课程目标对应的毕业要求指标点支撑的毕业要求支撑强度[1]4-2能够通过建模与仿真进行设计计算，进行工艺需求及功能分析，设计开发实现特定功能的汽车整车及其零部件结构、测试控制系统和零部件制造工艺流程，并能体现创新意识。4.设计/开发解决方案M[2]5-1能够针对车辆工程领域的复杂工程问题，基于电气、力学、控制的基本原理并合理应用车辆系统的测试及实验方法，通过调研和分析，设计正确的实验方案。5.研究H[3]8-2针对车辆工程领域复杂工程问题涉及的设计、生产、研究与开发等专业工程实践，从环境保护和可持续发展角度分析其可持续性，并正确评价汽车及其零部件产品全生命周期过程对环境和可持续发展的影响。8.环境与可持续发展H四、教学内容章节教学内容学时教学方法课程目标达成评价方式第一章自动驾驶系统概述知识点：了解自动驾驶技术架构相关原理，以及源码开发环境搭建对系统软硬件的基本要求。重点：重点掌握自动驾驶系统技术架构主要组成模块和各模块的基本功能。难点：自学Ubuntu系统安装。1课堂授课[1][2][3]课程作业项目设计期末考试第二章开源自动驾驶框架Autoware知识点：了解Autoware开源自动驾驶框架基本概况，以及Autoware基于源码安装方式；掌握常用功能组件的功能和使用方法。重点：重点掌握启动文件、坐标变换库、数据可视化工具、数据记录与回放工具等常用组件的相关命令。难点：ROS安装与环境配置。1课堂授课[1][2]课程作业项目设计期末考试第三章Autoware编程基础知识点：了解Autoware与ROS之间的联系；掌握基于C++语言的ROS编程基本概念和方法。重点：重点掌握ROS编程常用命令行工具、工作空间与功能包、发布/订阅话题消息以及客服端请求与服务端应答相关定义和使用方法。难点：模块化设计思想以及发布订阅模式。6课堂授课[2]项目设计期末考试第四章高精地图创建与加载知识点：了解主流建图方法；掌握自动驾驶系统高精地图创建与加载功能包相关功能、实现原理和使用方法。重点：重点掌握NDT点云匹配算法原理，以及Autoware高精地图创建与加载模块中ROS节点ndt_mapping等。难点：高精地图创建与加载功能模块与示例节点源码解析。4课堂授课[2][3]期末考试第五章车辆定位知识点：了解主流车辆定位方法，以及我国北斗卫星导航系统发展历程和定位原理，培养学生的民族自豪感和爱国情怀；掌握自动驾驶系统车辆定位功能包相关功能、实现原理和使用方法。重点：重点掌握激光点云定位原理，以及Autoware车辆定位模块中ROS节点ndt_matching和nmea2tfpose等。难点：车辆定位功能模块与示例节点源码解析。4课堂授课[2][3]期末考试第六章环境感知知识点：了解主流环境感知传感器技术及其感知信息处理方法；掌握自动驾驶系统环境感知功能包相关功能、实现原理和使用方法。重点：重点掌握欧式聚类算法原理和基于欧式聚类的激光雷达点云目标分割方法，以及Autoware环境感知模块中ROS节点lidar_euclidean_clustering和region_tlr等。难点：环境感知功能模块与示例节点源码解析。4课堂授课上机操作[2][3]项目设计期末考试第七章决策规划知识点：了解主流轨迹规划方法；掌握自动驾驶系统决策规划功能包相关功能、实现原理和使用方法。重点：重点掌握基于astar和规则的轨迹规划方法，以及Autoware决策规划模块中ROS节点astar_avoid等。难点：决策规划功能模块与示例节点源码解析。4课堂授课[2][3]期末考试第八章运动控制知识点：了解主流运动控制方法；掌握自动驾驶系统运动控制功能包相关功能、实现原理和使用方法。重点：重点掌握纯跟踪算法原理和自动驾驶车辆纵向和横向控制方法，以及Autoware运动控制模块中ROS节点pure_pursuit等。难点：运动控制功能模块与示例节点源码解析。4课堂授课[2][3]期末考试第九章仿真测试知识点：了解Carla仿真平台基本概况，以及Carla仿真平台安装方式；掌握Carla运行以及中间件部署方法。重点：重点掌握Carla虚拟仿真环境下Autoware自动驾驶系统仿真调试和测试验证方法与流程。难点：独立解决代码报错等琐碎问题。4课堂授课上机操作[1][2][3]课程作业期末考试五、课程目标考核方式 1.评分类型：百分制。2.评价环节：课程作业、项目设计、期末考试，总成绩以百分制计，其中：笔试成绩占60%；平时成绩占40%。（1）过程评价课程目标项目类型项目名称考核内容提交材料目标分值[1]课程作业自动驾驶影子模式仿真测试根据给定的点云/矢量地图以及ROSBAG格式示例数据，将应用场景数字化后，对自动驾驶系统功能进行仿真测试，将仿真运行结果以图文和视频的形式提交作为考核依据。作业20[2]项目设计基于欧式聚类的车辆分割按照给定的点云数据集，基于欧式聚类实现对车辆的分割，借助RVIZ可视化工具以boundingbox形式显示分割结果，只要求完成地面去除，将分割结果以报告论述的形式提交作为考核依据。报告20（2）考试评价主要考核自动驾驶系统编程基础、主要组成模块基本概念、建图方法、车辆定位方法、环境感知传感器技术及其感知信息处理方法、轨迹规划方法、运动控制方法等方面的专业知识，卷面分100分，以卷面成绩的60%计入期末总成绩。课程目标考核内容分值占比备注目标分值[2]自动驾驶系统编程基础、主要组成模块基本概念；主流建图方法和NDT点云匹配算法原理；主流车辆定位方法和激光点云定位原理；主流环境感知传感器技术及其感知信息处理方法，和基于欧式聚类的激光雷达点云目标分割方法。40%选择题，简答题，综合题；难度分为：容易，中等偏容易，中等偏难三个等次，其比例近似为30:40:3024[3]主流轨迹规划方法，以及astar和rule-based算法原理；主流运动控制方法，以及纯跟踪算法原理和自动驾驶车辆纵向和横向控制方法；轨迹跟踪运动控制算法设计。60%选择题，简答题，综合题；难度分为：容易，中等偏容易，中等偏难三个等次，其比例近似为30:40:30363.课程目标考核方式课程目标评价环节评价项目考核内容评价分值折算到期末成绩比例目标分值[1]过程评价自动驾驶影子模式仿真测试100作业中对应课程目标[1]的成绩按20%计入总成绩。20期末考试----[2]过程评价基于欧式聚类的车辆分割100报告中对应课程目标[2]的成绩按20%计入总成绩。20期末考试自动驾驶系统编程基础、主要组成模块基本概念；主流建图方法和NDT点云匹配算法原理；主流车辆定位方法和激光点云定位原理；主流环境感知传感器技术及其感知信息处理方法，和基于欧式聚类的激光雷达点云目标分割方法。40期末考试中对应课程目标[2]的成绩按60%计入总成绩。24[3]过程评价----期末考试主流轨迹规划方法，以及astar和rule-based算法原理；主流运动控制方法，以及纯跟踪算法原理和自动驾驶车辆纵向和横向控制方法；轨迹跟踪运动控制算法设计。60期末考试中对应课程目标[3]的成绩按60%计入总成绩。364、课程目标达成情况计算方法（1）基于成绩考核法课程目标达成情况计算方法取本课程所有学生各考核环节成绩，若学生总数为N个，基于成绩考核法的第i个课程目标达成情况表示为：（2）基于问卷调查课程目标达成情况计算方法取本课程所有学生问卷调查分值，基于问卷调查毕业要求指标点达成情况计算公式：（3）课程目标达成情况计算方法 课程目标达成情况取基于成绩考核法课程目标达成情况与基于问卷调查课程目标达成情况中的小值。六、考核内容及成绩评定方法本课程的考核方面包括：课程作业、项目设计和期末考试。课程作业和项目设计按百分制或等级制考核（等级制与百分制成绩转换按优秀：计90-100分，良好：计80-89分，中等：计70-79分，及格：计60-69分，不及格：<60，缺席：计0分），课程作业成绩占期末总成绩的20%，项目报告成绩占期末总成绩的20%，；期末考试按100分制考核，期末考试成绩占期末总成绩的60%。各模块的评分标准如下：1、过程考核评分标准课程目标评价项目评价内容[1]项目名称自动驾驶影子模式仿真测试考核内容根据给定的点云/矢量地图以及ROSBAG格式示例数据，将应用场景数字化后，对自动驾驶系统功能进行仿真测试，将仿真运行结果以图文和视频的形式提交作为考核依据。评分标准优秀掌握自动驾驶系统实际工程应用基础知识以及虚拟仿真环境下搭建自动驾驶系统相关方法，能够根据数据搭建数字化场景，完成仿真测试，仿真结果准确，作业中对于仿真结果的论述与视频内容展示一致，格式规范、图文并茂、质量高。良好准确掌握自动驾驶系统实际工程应用基础知识以及虚拟仿真环境下搭建自动驾驶系统相关方法，能够根据数据搭建数字化场景，完成仿真测试，仿真结果基本准确，作业中对于仿真结果的论述与视频内容展示一致，格式规范、图表清晰基本符合作业要求。中等自动驾驶系统实际工程应用相关基本概念较为清晰，基本掌握虚拟仿真环境下搭建自动驾驶系统相关方法，能够根据数据搭建数字化场景，完成仿真测试，仿真结果基本准确，作业中对于仿真结果的论述与视频内容展示一致，格式规范、图表清晰基本符合作业要求。及格基本掌握虚拟仿真环境下搭建自动驾驶系统相关方法，能够根据数据搭建数字化场景，完成仿真测试，仿真结果基本准确，但存在少量错误，作业中对于仿真结果的论述与视频内容展示一致，格式规范基本符合作业要求。不及格不能完成仿真测试，仿真结果有较多错误，作业中对于仿真结果的论述与视频内容展示不符，格式规范不符合作业要求。[2]项目名称基于欧式聚类的车辆分割考核内容按照给定的点云数据集，基于欧式聚类实现对车辆的分割，借助RVIZ可视化工具以boundingbox形式显示分割结果，只要求完成地面去除，将分割结果以报告论述的形式提交作为考核依据。评分标准优秀掌握自动驾驶系统各功能模块基础节点技术实现细节和原理，能够针对自动驾驶系统模块功能需求，编写修改代码并实施自动驾驶系统相关功能的标定和调试，完成项目设计，分割结果准确，报告论述能够反映实际项目设计过程，格式规范、图文并茂、质量高。良好准确掌握自动驾驶系统各功能模块基础节点技术实现细节和原理，能够针对自动驾驶系统模块功能需求，编写修改代码并实施自动驾驶系统相关功能的标定和调试，完成项目设计，分割结果基本准确，报告论述能够反映实际项目设计过程，格式规范、图表清晰基本符合报告要求。中等自动驾驶系统各功能模块基本概念较为清晰，基本掌握基础节点技术实现原理，能够针对自动驾驶系统模块功能需求，编写修改代码并实施自动驾驶系统相关功能的标定和调试，完成项目设计，分割结果基本准确，报告论述能够反映实际项目设计过程，格式规范、图表清晰基本符合报告要求。及格基本掌握基础节点技术实现原理，能够针对自动驾驶系统模块功能需求，编写修改代码并实施自动驾驶系统相关功能的标定和调试，完成项目设计，分割结果基本准确，但存在少量错误，报告论述能够反映实际项目设计过程，格式规范基本符合报告要求。不及格不能完成项目设计，分割结果有较多错误，报告论述不能反映实际项目设计过程，格式规范不符合报告要求。2、期末考试评分标准课程目标评价项目评价内容[2]考核内容自动驾驶系统编程基础、主要组成模块基本概念；主流建图方法和NDT点云匹配算法原理；主流车辆定位方法和激光点云定位原理；主流环境感知传感器技术及其感知信息处理方法，和基于欧式聚类的激光雷达点云目标分割方法。评分标准优秀掌握自动驾驶系统编程基础、主要组成模块基本概念，自动驾驶建图、车辆定位、环境感知传感器技术及其感知信息处理方法和算法原理，能够正确运用C++程序技术实现自动驾驶系统基本功能。良好准确掌握自动驾驶系统编程基础、主要组成模块基本概念，且基本掌握自动驾驶建图、车辆定位、环境感知传感器技术及其感知信息处理方法和算法原理，能够正确运用C++程序技术实现自动驾驶系统基本功能。中等自动驾驶系统技术架构主要组成模块基本概念较为清晰，且基本掌握自动驾驶建图、车辆定位、环境感知传感器技术及其感知信息处理方法和算法原理，基本能够正确运用C++程序技术实现自动驾驶系统基本功能。及格基本掌握自动驾驶建图、车辆定位、环境感知传感器技术及其感知信息处理方法和算法原理，且基本能够正确运用C++程序技术实现自动驾驶系统基本功能，但存在少量错误。不及格不清楚自动驾驶系统技术架构主要组成模块基本概念、建图方法、车辆定位方法、环境感知传感器技术及其感知信息处理方法，无法运用C++程序技术实现自动驾驶系统基本功能。[3]考核内容主流轨迹规划方法，以及astar和rule-based算法原理；主流运动控制方法，以及纯跟踪算法原理和自动驾驶车辆纵向和横向控制方法；轨迹跟踪运动控制算法设计。评分标准优秀掌握自动驾驶轨迹规划、运动控制方法和算法原理，能够针对车辆动态出行路径规划结果，正确运用控制原理等知识完成车辆轨迹跟踪运动控制设计与计算，建立轨迹跟踪运动控制系统解决方案，方案正确。良好基本掌握自动驾驶轨迹规划、运动控制方法和算法原理，能够针对车辆动态出行路径规划结果，正确运用控制原理等知识完成车辆轨迹跟踪运动控制设计与计算，建立轨迹跟踪运动控制系统解决方案，方案正确。中等基本掌握自动驾驶轨迹规划、运动控制方法和算法原理，能够针对车辆动态出行路径规划结果，正确运用控制原理等知识完成车辆轨迹跟踪运动控制设计与计算，建立轨迹跟踪运动控制系统解决方案，方案基本正确。及格基本掌握自动驾驶轨迹规划、运动控制方法和算法原理，能够针对车辆动态出行路径规划结果，正确运用控制原理等知识完成车辆轨迹跟踪运动控制设计与计算，建立轨迹跟踪运动控制系统解决方案，方案基本正确，但存在少量错误。不及格不清楚自动驾驶轨迹规划方法、运动控制方法，无法针对车