智能汽车环境感知实操课程包

掌握智能汽车感知系统的相关知识;掌握激光雷达、摄像机等传感器的应用;构建知识体系图谱,实现零基础入门。

2017-06-25

面向欲从事智能汽车行业的潜质生,以实践操作为主,帮助学生掌握感知系统的相关知识及应用

  课 程 简 介  


作为智能汽车的“眼睛”,环境感知系统在智能汽车中起关键作用。课程深入浅出的介绍了智能汽车环境感知系统,是面向零基础学员的入门课。课程全面讲述了智能汽车整体系统架构,重点对基于激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、图像等传感器的障碍物检测、车道线检测、物体识别、多传感器融合等核心功能进行了深入的描述,同时还对人工智能技术的具体应用进行了介绍,并分析了当前国内外智能汽车发展的最新动向。




教学目标:掌握智能汽车感知系统的相关知识;掌握激光雷达、摄像机等传感器的应用;构建知识体系图谱,实现零基础入门。


配套教具:16线激光雷达、32线激光雷达、北理慧动3号、单体RS-Lidar-16激光雷达、相机、毫米波雷达、二维码/摄像头



 ▶  教学类型:理论基础 / 包含章节:17章 / 课程时长:29学时 / 面向人群:高职高专/建议开设学期:大二上学期/配套教材:《智能控制系统实操课程包



课程亮点:

自动驾驶资深一线从业人员编写;每章配套教学目标和课后习题;每章配套实践课程;


课程讲师:

1.龚建伟

北京理工大学机械与车辆学院教授、博士生导师;汽车研究所、智能车辆研究所所长;地面无人平台国防科技创新团队学科带头人;无人车技术工信部重点实验室学科带头人。

2.吴绍斌

北京理工大学机械与车辆学院副教授,硕士生导师,工学博士。长期从事智能车辆科研/教学工作,发表论文10多篇,编著有智能车辆、智能交通相关书籍3部,授权国家发明专利十余项。参与自然科学基金重点项目、国家重点研发计划等项目,获得校级科技进步特等奖1项。

3.齐建永

高级工程师,北京理工大学工程硕士导师

2006.09-2008.07   北京理工大学机器人研究中心,机械电子工程(无人驾驶车辆导航控制技术 )  工学硕士
2008.07-2016.07  北京青云航空仪表有限公司(中航工业集团成员单位),负责航向姿态参考系统、备份仪表、惯性测量组件、GPS/INS组合导航系统总体设计及导航算法,主任设计师,高级工程师职称
2016.03-至今  北理慧动(北京)科技有限公司,总工程师,自动驾驶事业部 部长,工程硕士研究生导师,负责完成公司/北理工智能车辆研究所课题组无人车系统算法及架构开发,多个汽车企业无人驾驶车辆演示项目,同时开展产品研发;2018.9率团队获陆军“跨越险阻2018”陆上无人系统挑战赛第3名。

 

 

 

 

 


实践包序号

名称

学时

学习详情

学习目标

知识点一览

1

三维激光雷达配置、数据解析与显示方法与实践

2

本课程以国产16线激光雷达为例,讲述三维激光雷达的配置、数据解析和显示基本原理和操作方法。

掌握三维激光雷达配置、数据解析及显示方法

1、三维激光雷达配置方法
2、数据包格式和解析方法
3、点云显示方法
4、如何读懂点云图

2

激光雷达标定(单)原理及实践

1

本课程以国产16线激光雷达为例,讲述激光雷达的标定原理和实践方法。

掌握单激光雷达标定

1、激光雷达的功能
2、车辆坐标系
3、标定原理
4、具体操作方法和数据处理方法

3

多激光雷达联合标定原理及实践

1

本课程讲述多激光雷达的联合标定,旨在让学员掌握标定原理及方法,为入门基于激光雷达的环境感知打下基础。

掌握多激光雷达联合标定

1、多雷达标定原理
2、操作方法和数据处理方法

4

智能汽车感知系统(激光雷达)设计与集成方法

2

本课程讲述环境感知子系统主要构成、设计集成方法。

掌握智能汽车感知系统架构设计和集成方法。

1、设计原则
2、典型架构
3、设计和集成流程

5

基于激光雷达的正障碍物检测及实践

2

本课程讲述基于激光雷达的人、车辆、路沿等障碍物的检测方法及实践操作。

掌握激光雷达检测障碍物原理及参数调整方法

1、正障碍物检测原理
2、检测距离分析
3、盲区计算
4、参数调整方法

6

视觉传感器主要特性、图像获取与显示

1

本课程讲述视觉传感器的主要特性参数,视觉基础知识,视觉图像获取方法,显示方法。

掌握视觉传感器基础知识

1、以USB相机为例,讲述参数特性
2、图像获取及显示方法

7

基于AI技术的车道线检测实践

2

本课程讲述基于深度学习方法的车道线检测方法及实践方法。

掌握基于AI技术的车道线检测模块调试方法

1、传统车道线检测
2、基于AI的检测流程
3、图像采集及标注
4、标定
5、数据训练
6、效果验证

8

基于AI技术的交通标志检测实践

2

本课程讲述基于深度学习方法的交通标志检测方法及实践方法。

掌握基于AI技术的交通标志检测模块调试方法

1、传统交通标志检测
2、基于AI的检测流程
3、图像采集及标注
4、标定
5、数据训练
6、效果验证

9

驾驶员疲劳驾驶检测实践

2

本课程讲述基于深度学习方法的驾驶员疲劳检测方法及实践方法。

掌握基于AI技术的驾驶员疲劳检测模块调试方法

1、检测原理及检测流程
2、图像采集及标注
3、标定
4、数据训练
5、效果验证

10

基于AI技术的静动态车辆/行人检测

2

本课程讲述基于深度学习方法的车辆/行人检测方法及实践方法。

掌握基于AI技术的车辆/行人检测模块调试方法

1、传统检测
2、基于AI的检测流程
3、图像采集及标注
4、标定
5、数据训练
6、效果验证

11

基于超声波雷达的障碍物检测实践

2

本课程讲述超声波雷达应用、调试方法

掌握超声波雷达在智能汽车中的应用

1、超声雷达原理
2、数据解析方法
3、障碍物检测调试

12

基于AI技术的交通灯检测与识别实践

2

本课程讲述基于深度学习方法的交通灯检测方法及实践方法。

掌握基于AI技术的交通标志检测模块调试方法

1、传统检测
2、基于AI的检测流程
3、图像采集及标注
4、标定
5、数据训练
6、效果验证

13

毫米波雷达数据解析

2

本课程讲述解析毫米波雷达数据方法

独立解析毫米波雷达数据

1、毫米波雷达功能及基本原理
2、数据格式
3、解析方法
4、结果显示

14

基于毫米波雷达的障碍物检测

1

本课程简述毫米波雷达的基本特性及障碍物检测方法。

了解基于毫米波雷达的障碍物检测特点

多场景直观化显示

15

基于激光雷达的负向障碍检测

1

本课程讲述基于激光雷达的道路两侧凹坑检测方法

掌握激光雷达检测负向障碍物调试方法

1、负向障碍检测必要性
2、检测原理和流程
3、检测效果及存在的问题

16

二维码在智能汽车定位中的应用

2

本课程讲述二维码基本原理及其在智能汽车定位中的辅助作用。

掌握二维码在智能汽车定位中的应用

1、二维码原理
2、辅助定位原理
3、应用调试实践

17

激光雷达与相机的联合标定

2

本课程讲述智能汽车环境感知系统激光雷达与相机的联合标定方法。

掌握激光雷达与相机的联合标定方法

1、标定原理
2、标定步骤
3、调试与验证

 


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