智能网联汽车决策规划技术算法原理与实践电子教案 第1章

《智能网联汽车决策规划技术算法原理与实践》课程教案（20～20学年第学期）课程：适用专业：授课班级：班级人数：授课教师：院（系）：

（20～20学年第学期）学情分析知识背景：学生已在先修课程中学习《C++/Python程序设计》《数据结构与算法》《图论基础》等课程，具备基本编程能力和图结构认知。学生对智能网联汽车、机器人导航等场景有初步了解，能够理解路径规划的核心需求。学习习惯：学生自主学习能力较强，更倾向于通过代码实践、案例分析掌握技术知识点。对工程化应用场景兴趣浓厚，适合通过项目驱动、实战演练深化理解。学习需求：希望系统掌握Dijkstra算法的原理、实现及在智能网联汽车中的实际应用。需要通过编程实践、场景化项目提升算法落地能力，为后续复杂决策规划算法学习奠定基础。教学挑战：算法的贪心思想抽象，需结合可视化、分步演示降低理解难度。算法在大规模图、动态交通场景的优化逻辑复杂，需通过对比实验强化认知。需衔接智能网联汽车的实际业务场景，避免算法学习与工程应用脱节。。教学策略：采用“理论讲解+代码实现+案例拆解+实战项目”的理实一体化教学模式。结合智能网联汽车路径规划场景，设计阶梯式实践任务（基础实现→场景优化→项目落地）。运用小组合作、代码互评、场景仿真等方式提升学生参与度和实践能力。预期目标：6.1学生能够透彻理解Dijkstra算法的核心逻辑、实现步骤及适用边界。6.2学生能够独立用C++/Python实现算法，解决交通网络、机器人导航等基础场景问题。6.3学生能够针对智能网联汽车场景，优化算法以应对大规模路网、动态交通等实际需求。

教学单元教案教学设计概述课题名称Dijkstra算法及其在智能网联汽车中的应用课题序号1授课日期课题时数4课时数分配理论授课：2练习/实训：2教学目标知识目标：了解Dijkstra算法的历史背景、核心应用领域（智能网联汽车、网络路由等）。掌握算法的核心思想（贪心策略）、实现步骤及图的两种表示方法（邻接矩阵、邻接表）。理解算法在负权边、大规模图场景下的局限性及对应的改进方法。掌握Dijkstra算法在智能网联汽车交通路径规划、机器人导航中的应用逻辑。技能目标：能够用邻接矩阵/邻接表表示路径规划场景中的图结构。能够独立用C++或Python实现基础Dijkstra算法及优先队列优化版本。能够基于算法解决智能网联汽车最短路径规划、避堵路径动态调整等实际问题。能够完成CS:GO地图路径规划等实战项目，实现算法的工程化应用。素养目标：培养算法思维和工程实践能力，提升复杂问题拆解与落地能力。强化场景化应用意识，理解算法与智能网联汽车业务的结合逻辑。提高团队协作与沟通能力，能够在项目中分工协作完成任务。重点与难点重点：1.Dijkstra算法的核心思想（贪心策略）与完整实现步骤。2.图的邻接矩阵、邻接表表示方法及适用场景。3.算法在智能网联汽车交通路径规划中的应用逻辑与代码实现。4.优先队列对大规模图的优化原理与实践。难点：贪心策略的本质理解（局部最优到全局最优的推导）。负权边导致算法失效的底层原因分析。智能网联汽车动态交通场景下，算法与实时数据的融合逻辑。实战项目中地图建模（图结构构建）与路径输出的工程化实现。教学场地计算机实训室（配备编程环境、智能网联汽车路径规划仿真工具）教学方法采用多元混合教学方式：问题探究法（以智能网联汽车避堵导航问题导入）、任务驱动法（阶梯式编程任务）、案例教学法（交通网络/机器人导航案例）、理实一体法（边讲边练）、项目实战法（CS:GO地图路径规划）。教学手段教学过程中采用PPT演示（算法原理可视化）、代码演示（分步拆解实现过程）、在线教学平台（作业提交与互评）、编程环境（实时实践）、仿真工具（智能网联汽车路径规划效果模拟）辅助教学。课程思政设计1.技术创新意识：通过Dijkstra算法从理论到智能网联汽车工程应用的演进，引导学生关注技术落地价值，树立“技术服务产业”的创新理念。2.工程伦理素养：在路径规划场景中，强调“安全优先”原则（如紧急车辆路径规划），引导学生树立负责任的工程技术观。3.精益求精精神：通过算法优化（普通版本→优先队列版本）的对比，培养学生追求高效、持续改进的技术态度。

教学设计及反馈教学环节用时设计教学活动教学内容辅助资源课前30分钟预习1.回顾图论基础（顶点、边、权重、单源最短路径定义）。2.浏览智能网联汽车导航系统工作流程，思考“最短路径”的核心需求。3.预习C++/Python中优先队列（堆）的基本使用方法。网站课中10分钟导入阶段1.Dijkstra算法简介：背景与历史（EdsgerDijkstra的研发初衷）、核心应用领域（重点讲解智能网联汽车、交通规划场景）。2.核心思想：贪心策略的定义（每次选当前最短路径节点）、局部最优到全局最优的逻辑推导。3.图的表示方法：邻接矩阵（稠密图适用）、邻接表（稀疏图适用）的结构、示例及代码实现。PPT、案例视频30分钟知识讲解1.基础任务：用邻接矩阵/邻接表表示简单交通网络（3-5个顶点）。2.验证任务：编写代码输出图结构，检查表示正确性。3.小组互评：交换代码，检查图表示是否符合场景需求。PPT20分钟案例分析1.算法实现步骤：初始化→选择最近节点→更新邻居节点→重复终止→输出路径（分步拆解，结合图示）。2.应用案例解析：交通网络路径规划（避堵、紧急响应）、机器人导航（静态环境、代价地图）的算法应用逻辑。3.局限性与改进：负权边问题（失效原因、替代算法Bellman-Ford）、大规模图优化（优先队列、分布式计算）。PPT30分钟实践操作1.基础任务：实现无优化版Dijkstra算法，求解简单交通网络最短路径。2.进阶任务：实现优先队列优化版算法，对比普通版本与优化版本的运行效率。3.拓展任务：模拟智能网联汽车动态交通场景，修改代码适配实时权重更新（如拥堵路段权重增加）。PPT、10分钟总结反思本节课内容回顾与学生反馈互动问答课后30分钟作业布置1.编程作业：用Python/C++实现“智能网联汽车紧急车辆路径规划”（含5个以上顶点，模拟拥堵路段）。2.思考作业：分析Dijkstra算法与A算法的区别，说明A算法在智能网联汽车场景的优势。3.项目预习：阅读CS:GO地图路径规划实战项目文档，梳理地图建模思路。教学成果1.学生掌握Dijkstra算法的原理、实现步骤及图的两种表示方法。2.能够独立完成基础版与优化版算法的编程实现，解决简单路径规划问题。3.理解算法在智能网联