智能汽車結構與技術（微課視頻版）

唐清榮,吉利學院計算機專業教師，長期投身計算機專業的教學與科研工作。深耕教育教學，秉持“以學生為中心”的理念，承擔“智能汽車結構與原理”“操作系統”等課程教學，采用“虛實結合項目驅動”等教學法，推進混合式教學改革，開發特色教材、微課視頻、專屬題庫等課程資源，指導學生參加競賽與創新創業項目成果頗豐。在智能汽車、計算機教育等領域深入探索，發表多篇論文，主持多項科研課題。以專業能力助力學生成長，為計算機專業人才培養與學科發展積極貢獻自己的力量。

目錄

配套資源（教學課件、教學大綱等）

第1章智能汽車概述（25min）

1.1傳統汽車基本架構簡述和缺陷分析

1.1.1傳統汽車基本架構簡介

1.1.2傳統汽車缺陷分析

1.2智能汽車發展簡史

1.2.1智能汽車早期發展

1.2.2DARPA無人駕駛挑戰賽概況

1.3智能汽車

1.3.1智能汽車的定義及其主要特征

1.3.2自動駕駛技術分級標準

1.4習題

第2章智能汽車總體系統架構（16min）

2.1智能汽車主要子系統簡介

2.1.1感知系統簡介

2.1.2決策規劃系統簡介

2.1.3控制系統簡介

2.2計算平臺簡介

2.2.1車載計算平臺

2.2.2主流車型的計算核心介紹

2.3執行系統簡介

2.4習題

第3章環境感知技術（44min）

3.1環境感知技術的基本認識

3.2環境識別的分類及其方法

3.2.1道路識別

3.2.2車輛識別

3.2.3行人識別

3.2.4交通標誌識別

3.3智能網聯汽車融合感知系統架構

3.3.1數據源模塊

3.3.2數據分析模塊

3.4時空同步模塊

3.4.1時間同步

3.4.2空間同步

3.5融合功能模塊

3.5.1融合層次劃分

3.5.2感知結果模塊

3.6環境感知傳感器簡介

3.6.1攝像頭

3.6.2毫米波雷達

3.6.3激光雷達

3.6.4超聲波雷達

3.7環境感知相關算法簡介

3.7.1全球定位系統

3.7.2差分全球定位系統

3.7.3慣性導航系統

3.8習題

第4章決策、規劃與控制技術（27min）

4.1決策技術

4.1.1基於馬爾可夫的決策方法

4.1.2基於規則的決策方法

4.2運動規劃

4.2.1車輛模型、道路模型及SL坐標系統

4.2.2路徑規劃

4.2.3速度規劃

4.2.4橫向和縱向運動規劃

4.3反饋控制

4.3.1自由度車輛動力學模型

4.3.2PID控制

4.4習題

第5章執行機構（45min）

5.1傳統車輛常見執行機構

5.1.1EPS

5.1.2ABS

5.1.3EBS

5.2智能車輛特有執行機構

5.2.1線控轉向系統

5.2.2線控制動系統

5.3習題

第6章常見輔助駕駛功能原理與案例分析（73min）

6.1AEB系統的基本工作原理與應用場景分析

6.1.1AEB系統的基本工作原理

6.1.2AEB應用場景分析

6.1.3小結

6.2LKA系統的基本工作原理與應用場景分析

6.2.1LKA系統的基本工作原理

6.2.2LKA應用場景分析

6.2.3小結

6.3ACC系統的基本工作原理與應用場景分析

6.3.1ACC系統的基本工作原理

6.3.2ACC應用場景分析

6.3.3小結

6.4APS系統的基本工作原理與應用場景分析

6.4.1APS系統的基本工作原理

6.4.2側方泊車過程

6.4.3APS應用場景分析

6.4.4小結

6.5習題

第7章車聯網技術（57min）

7.1車聯網技術簡介

7.1.1車聯網概述

7.1.2車聯網的網絡架構

7.1.3車聯網的網絡組成

7.2車載網絡技術

7.2.1車載網絡簡介

7.2.2CAN總線技術

7.2.3車載以太網技術

7.3V2X通信技術

7.3.1移動自組織網絡

7.3.2V2X通信

7.3.3V2X技術分類

7.4車聯網信息安全

7.4.1車聯網信息安全分類

7.4.2車聯網信息安全預防措施

7.5習題

第8章人機交互理論概述（77min）

8.1人機交互基礎知識

8.1.1HMI相關定義

8.1.2人機交互系統的性能評估

8.1.3人機協同

8.1.4人機通信

8.2智能車的HMI設計

8.2.1智能車輛人機交互背景簡介

8.2.2智能車HMI的設計目標

8.2.3提供車輛能力和狀態相關信息

8.2.4培養正確的信任校準

8.2.5適度吸引註意力

8.2.6避免驚奇

8.2.7保證舒適性

8.2.8可用性

8.2.9其他註意事項

8.3智能車駕駛艙設計

8.3.1駕駛艙設計背景簡介

8.3.2駕駛艙設計相關的關鍵定義

8.3.3駕駛艙案例

8.4智能車中的虛擬助手

8.4.1背景介紹

8.4.2語音處理技術概述

8.4.3語音助手在自動駕駛中的應用

8.4.4技術實現與挑戰

8.4.5語音助手在自動駕駛中的未來發展

8.4.6案例研究

8.5習題

第9章智能汽車的測試與評價（50min）

9.1術語和基本測試方法

9.1.1測試、驗證和確認

9.1.2V字開發流程

9.1.3各種在環測試方法

9.2傳感和感知模塊測試

9.2.1傳感模塊測試

9.2.2感知模塊測試

9.3決策和規劃模塊測試

9.3.1基於場景的測試方法

9.3.2基於對抗場景的場景生成法

9.3.3場景危險度評價指標

9.4法規和標準

9.4.1國際法規和標準

9.4.2國內法規和標準

9.5企業案例

9.6習題

第10章未來發展方向（60min）

10.1新技術展望

10.1.1人工智能

10.1.25G與V2X通信技術

10.1.3邊緣計算與雲計算

10.2行業發展趨勢

10.2.1智能汽車的行業發展方向

10.2.2政策與法規的未來變化

10.2.3智能汽車的產業生態

10.3新能源與智能化的結合

10.3.1電動汽車與自動駕駛的結合

10.3.2混合動力與燃料電池技術的展望

10.4未來的挑戰

10.4.1信息安全挑戰

10.4.2道德與法律的挑戰

10.5低空飛行器與智慧出行

10.5.1低空飛行器的發展現狀

10.5.2智慧出行的整體規劃

10.6小結

10.7習題

參考文獻