个人介绍
智能网联汽车环境感知技术

主讲教师:桂林

教师团队:共8

  • 鹿宏成
  • 宋炯
  • 李文凯
  • 施军
  • 肖奔
  • 杨荻椿
  • 张英杰
  • 王猛
学校: 云南交通职业技术学院
开课院系: 汽车与机电工程学院
专业大类: 装备制造大类
开课专业: 新能源汽车技术专业群
课程英文名称: 智能网联汽车环境感知技术
学分: 4
课时: 64
课程介绍
通过本课程的学习,学生能全面、系统地理解和运用环境感知技术,会标定、测试和应用视觉传感器、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达、GPS、IMU 定位以及多源传感器融合等技术,在理实一体化教学中使所学到的知识能够融会贯通,将会为从事智能网联汽车维护与运用相关工作的高素质技能型专门人才打下坚实的基础。
教师团队

鹿宏成

职称:副教授、高级工程师

单位:云南交通职业技术学院

部门:汽车与机电工程学院

职位:副院长

宋炯

职称:教授

单位:云南交通职业技术学院

部门:汽车与机电工程学院

职位:专业带头人

李文凯

职称:讲师

单位:云南交通职业技术学院

部门:汽车与机电工程学院

职位:教研室主任

施军

职称:副高级工程师

单位:云南交通职业技术学院

部门:汽车与机电工程学院

职位:专业带头人

肖奔

职称:讲师

单位:云南交通职业技术学院

部门:汽车与机电工程学院

职位:专任教师

杨荻椿

职称:讲师

单位:云南交通职业技术学院

部门:汽车与机电工程学院

张英杰

职称:讲师

单位:云南交通职业技术学院

部门:汽车与机电工程学院

王猛

职称:高级工程师

单位:云南交通职业技术学院

部门:汽车与机电工程学院

职位:无

XY课程简介

智能网联汽车传感器作为智能网联汽车的关键技术,环境感知系统会运用到各种类型的智能传感器,智能传感器技术是智能网联汽车控制系统的基础。本课程基于行云擎天柱智能传感器测试装调实训台、智能网联多传感器测试实训箱开发,按照“调研与论证典型工作岗位——定位人才培养目标——分析典型工作任务与职业能力——知识的解构与重构——教学内容序化”的基本思路构建课程。

课程共设8个项目19个任务,主要包括:环境感知技术、视觉传感器、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达、GPS、IMU 定位以及多源传感器融合等技术。


XY课程收获

通过全面学习本课程,学生能获得适应企业实际工作岗位所需的智能网联汽车传感器的基础知识、核心技能、实践经验。在“以任务为导向”的教学过程中, 学生能够获得分析问题和解决问题的能力,增强学习的信心,养成良好的学习习惯,具备初步的创新意识和科学态度。在小组分工合作的学习模式下,学生能够养成独立思考、反思总结的习惯,形成良好的团队合作意识,具备较强的沟通表达能力,建立科学的、辨证的思维方式。

XY学习人群

本课程适用于高职高专职业院校新能源汽车技术专业群类相关专业学生,同时面向汽车产业链技术人员和广大社会汽车兴趣爱好学习者。

教学方法

本课程以学生为主体,以项目为载体,采取“任务驱动、行动导向”的教学方式,由教师引导学生进行学习。

在职业岗位能力分析的基础上,本课程以智能网联汽车传感器工程师中真实的工作任务为主线,将传感器技术系统的教学内容蕴含在每个任务中,通过设置一系列基于工作过程知识的引导问题,引导学生发现问题、分析问题、解决问题,达到教学目标要求,逐步形成学习能力、方法能力、专业能力、交流能力、个性能力和社会能力等职业能力。这种教学方式可以极大地调动学生的学习积极性, 学生自主完成“任务”有利于培养学生的创新意识、创新能力以及自主学习的能力,为学生的可持续发展奠定良好的基础。





教学评价

1.改革传统的学生评价手段和方法,建立以学生为主体、师生共同参与的评价模式,采用阶段评价、 目标评价、项目评价、理论与实践一体化的评价模式, 从学生本人的角度、项目小组的角度及教师的角度,更客观更全面地评价学生的 学习效果。

2.关注评价内容的多元性,结合课堂提问、学生作业、实验实训、技能竞赛及考试情况,综合评价学生成绩。

3.注重学生动手能力和实践中分析问题、解决问题能力的考核,对在学习和应用上有创新的学生应予特别鼓励,全面综合评价学生能力。

参考教材

《智能网联汽车技术与应用》李晶华  弋国鹏主编,机械工业出版社出版,2021.5

ISBN 978-7-111-68337-7


课程评价

教学资源
课程章节 | 文件类型   | 修改时间 | 大小 | 备注
1.1 智能驾驶环境感知系统认知
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2023-06-06 70.67MB
 
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2023-06-06 2.01MB
 
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1.2 智能驾驶感知传感器认知
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2.1 视觉传感器认知
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2.2 单目摄像头应用
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2.3 双目摄像头应用
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3.1 毫米波雷达认知
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3.1.1 毫米波雷达应用
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4.1 激光雷达认知
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4.2 单线激光雷达应用
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4.3 多线激光雷达应用
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5.1 超声波雷达认知
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5.2 超声波雷达应用
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6.1 GPS定位技术认知
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6.2 GPS定位技术应用
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7.1 IMU定位认知
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7.2 IMU定位技术应用
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8.1 多源传感器融合认知
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8.2 视觉与激光雷达融合应用
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8.3 激光雷达与IMU融合应用
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