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 00:00:00
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 | 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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
Apollo智能驾驶课程包
掌握智能驾驶基础理论、软件开发环境和测试环境、车辆通讯原理及实验、路径规划算法及平台操作、深度学习原理及感知模块逻辑
2020 01-03
课程对智能驾驶概览、工程环境、车辆底盘、控制、定位、规划、感知等方面进行较为深入和系统的讲解。
智能汽车感知与导航技术
掌握自动驾驶感知系统与导航系统的基本原理及具体的技术应用。
2017 06-28
面向低年级学生,辅以专业教材,以智能汽车感知与导航为切入点,介绍了常见传感器及其应用
智能汽车决策规划与控制技术
掌握自动驾驶决策规划系统与控制系统的基本原理,基于案例了解具体的操作流程。
2017 06-26
面向低年级学生,辅以专业教材,帮助学生掌握相关理论知识,结合案例以学习具体的技术应用
智能汽车先进辅助驾驶技术
掌握ADAS的主流技术及应用,了解ADAS的整体发展情况。
2017 06-25
面向欲从事智能汽车行业的潜质生,辅以专业教材,结合实际案例,详细介绍了ADAS的关键技术
智能控制系统实操课程包
了解智能汽车智能控制系统的相关知识;掌握智能汽车速度相关的实践操作;体验园区低俗车的线控、电控化底盘实操。
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,让学生能够掌握智能汽车的速度控制方法
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