《智能网联汽车技术》 课程标准

郭智超

四川职业技术学院

《智能网联汽车技术》

课  程  标  准

开课学院：  汽车技术学院
课程编号：   0304110002     
编制日期：2021年8月20日

四川职业技术学院

《智能网联汽车技术》课程标准

【课程编号】		【课程类别】	专业选修课
【学分数】	2	【适用专业】	汽车服务工程
【学时数】	32	【撰写日期】	2021年8月

一、课程教学目标
（一）知识与技能
1．了解智能网联汽车的概念、发展状况，了解matlab自动驾驶仿真方法。
2. 掌握智能网联汽车原理与组成、环境感知传感器、行人车辆识别技术等，能够描述其结构、原理与应用。
3. 掌握matlab自动驾驶仿真的方法，能够运用matlab软件进行智能网联汽车的自动驾驶仿真分析。
（二）过程与方法
1.通过智能网联汽车的概念、分类及发展状况等知识的学习，掌握搜集整理信息的方法。
2.通过智能网联汽车原理与组成、环境感知传感器、行人车辆识别技术等基本知识的学习，使学生学会分析问题解决问题的方法。
3.通过matlab自动驾驶仿真等知识的学习，掌握将理论知识应用到实践工作中的方法。
（三）情感态度与价值观
通过本课程的学习,增强学生对所学专业知识的兴趣与求知欲，使学生勇于探究知识，有将所学知识技术应用于工业生产、社会实践的意识，培养学生严谨好学、善于思考、勇于创新的科学态度。
二、课程重点、难点与解决方法
（一）课程重点
智能网联汽车概念、 视觉传感器、毫米波雷达、激光雷达、车辆识别技术、行人识别技术、道路识别技术、交通标志识别技术、交通信号灯识别技术等
（二）课程难点
智能网联汽车的仿真
（三）解决办法
1.运用PPT、仿真演示等现代教育技术，来丰富课程内容和表现形式，使得复杂问题简单化、抽象内容形象化、动态过程可视化，激发学生的学习潜能，提高教学效率；
2.引入项目式教学、案例教学，让学生能够建立工程素质与应用的整体概念；
3.采用软件仿真方法，让学生动手实践，将理论知识应用到实践中，让学生学以致用；
4.加强课程网络平台建设，丰富网络教学资源，有利于帮助学生自主学习。
三、整体学时分配

章节序号	章节名称	理论学时	实验学时
0	智能网联汽车技术概述	2
1	项目1驾驶场景	2
2	项目2 视觉传感器	2
3	项目3 毫米波雷达	2
4	项目4 激光雷达	2
5	项目5 车辆识别技术	2
6	项目6 行人识别技术	2
7	项目7 道路识别技术	2
8	项目8 交通标志识别技术	2
9	项目9 交通信号灯识别技术	2
10	项目10 导航定位技术	2
11	项目11 汽车运动控制技术	2
12	项目12 前向碰撞预警系统	2
13	项目13 车道保持辅助系统	2
14	项目14 自动制动辅助系统	2
15	项目15 自适应巡航系统	2

四、课程内容安排
（一）智能网联汽车技术概论
【主要内容】智能网联汽车的概念与组成、发展现状及趋势。
【教学要求】通过本章的学习，要求学生掌握智能网联汽车的概念与组成、发展现状及趋势。
重点：智能网联汽车的概念与组成
（二）项目1 驾驶场景
【主要内容】驾驶场景的定义和构建方法；驾驶场景函数和模块；驾驶场景仿真
【教学要求】通过本章的学习，要求学生掌握驾驶场景的定义和构建方法，熟悉驾驶场景函数和模块，能够运用matlab软件进行驾驶场景仿真。
重点：驾驶场景的认识，驾驶场景仿真
（三）项目2 视觉传感器
【主要内容】视觉传感器认知；视觉传感器函数和模块；视觉传感器仿真
【教学要求】通过本章的学习，要求学生掌握视觉传感器的定义、特点、类型、参数、标定、应用和构建方法，熟悉视觉传感器函数和模块，能够运用matlab软件进行视觉传感器仿真。
重点：视觉传感器认知。
难点：视觉传感器仿真
（四）项目3 毫米波雷达
【主要内容】毫米波雷达认知；毫米波雷达函数和模块；毫米波雷达仿真
【教学要求】通过本章的学习，要求学生掌握毫米波雷达的定义、特点、类型、参数、测量原理、应用和构建方法，熟悉雷达检测器函数和模块，能够运用matlab软件进行毫米波雷达仿真。
重难点：毫米波雷达认知；毫米波雷达仿真
（五）项目4 激光雷达
【主要内容】激光雷达认知；激光雷达函数和模块；激光雷达仿真
【教学要求】通过本章的学习，要求学生掌握激光雷达的定义、特点、类型、主要指标、测距原理、应用和构建方法，熟悉激光雷达函数和模块，能够运用matlab软件进行激光雷达仿真。
重难点：激光雷达认知；激光雷达仿真
（六）项目5 车辆识别技术
【主要内容】车辆识别技术认知；车辆识别函数和模块；车辆识别仿真
【教学要求】通过本章的学习，要求学生掌握车辆识别传感器的选择、基于视觉电动目标识别流程、运动车辆识别方法，熟悉车辆识别函数和模块，能够运用matlab软件进行车辆识别仿真。
重难点：车辆识别技术认知；车辆识别仿真
（七）项目6 行人识别技术
【主要内容】行人识别技术认知；行人识别函数和模块；行人识别仿真
【教学要求】通过本章的学习，要求学生掌握行人识别的定义、类型、特征和方法；熟悉行人识别函数和模块，能够运用matlab软件进行行人识别仿真。
重难点：行人识别技术认知；行人识别仿真
（八）项目7 道路识别技术
【主要内容】道路识别技术认知；道路识别函数和模块；道路识别仿真
【教学要求】通过本章的学习，要求学生掌握道路识别的定义、类型、道路图像的特征、、道路识别的流程和方法；熟悉道路识别函数和模块，能够运用matlab软件进行道路识别仿真。
重难点：道路识别技术认知；道路识别仿真
（九）项目8 交通标志识别技术
【主要内容】交通标志识别技术认知；交通标志识别函数和模块；交通标志识别仿真
【教学要求】通过本章的学习，要求学生掌握交通标志的类型、交通标志识别的流程和方法；熟悉交通标志识别函数和模块，能够运用matlab软件进行交通标志识别仿真。
重难点：交通标志识别技术认知；交通标志识别仿真
（十）项目9 交通信号灯识别技术
【主要内容】交通信号灯识别技术认知；交通信号灯识别仿真
【教学要求】通过本章的学习，要求学生掌握交通信号灯的类型和规范、交通信号灯识别系统的组成及识别的流程和方法；能够运用matlab软件进行交通信号灯识别仿真。
重难点：交通信号灯识别技术认知；交通信号灯识别仿真
（十一）项目10 导航定位技术
【主要内容】导航定位技术认知；导航定位函数和模块；导航定位仿真
【教学要求】通过本章的学习，要求学生掌握导航定位的定义、常用定位技术、全球定位系统、差分全球定位系统、北斗卫星导航定位系统及惯性导航系统的基本知识；熟悉导航定位函数，能够运用matlab软件进行导航定位仿真。
重难点：导航定位技术认知；导航定位仿真
（十二）项目11 汽车运动控制技术
【主要内容】汽车运动控制模型认知；汽车运动控制模块；汽车运动控制仿真
【教学要求】通过本章的学习，要求学生掌握汽车运动学模型、汽车动力模型的概念；熟悉汽车运动控制模块的设置，能够运用matlab软件进行汽车运动控制仿真。
重难点：汽车运动控制模型认知；汽车运动控制仿真
（十三）项目12 前向碰撞预警系统
【主要内容】前向碰撞预警系统认知；前向碰撞预警系统仿真
【教学要求】通过本章的学习，要求学生掌握前向碰撞预警系统的定义、组成和工作原理及应用；能够运用matlab软件进行前向碰撞预警系统仿真。
重难点：前向碰撞预警系统认知；前向碰撞预警系统仿真
（十四）项目13 车道保持辅助系统
【主要内容】车道保持辅助系统认知；车道保持辅助系统模块；车道保持辅助系统仿真
【教学要求】通过本章的学习，要求学生掌握车道保持辅助系统的定义、组成和工作原理及应用；熟悉车道保持辅助系统函数，能够运用matlab软件进行车道保持辅助系统仿真。
重难点：车道保持辅助系统认知；车道保持辅助系统仿真
（十五）项目14 自动制动辅助系统
【主要内容】自动制动辅助系统认知；自动制动辅助系统模块；自动制动辅助系统仿真
【教学要求】通过本章的学习，要求学生掌握自动制动辅助系统的定义、组成和工作原理及应用；熟悉自动制动辅助系统模块，能够运用matlab软件进行自动制动辅助系统仿真。
重难点：自动制动辅助系统认知；自动制动辅助系统仿真
（十六）项目15 自适应巡航控制系统
【主要内容】自适应巡航控制系统认知；自适应巡航控制系统模块；自适应巡航控制系统仿真
【教学要求】通过本章的学习，要求学生掌握自适应巡航控制系统的定义、组成和工作原理及应用；熟悉自适应巡航控制系统模块；能够运用matlab软件进行自适应巡航控制系统仿真。
重难点：自适应巡航控制系统认知；自适应巡航控制系统仿真
五、教材与学习资源
（一）教材
崔胜民.智能网联汽车技术及仿真实例．人民邮电出版社，2020.8
（二）参考书目
崔胜民.智能网联汽车自动驾驶仿真技术.化学工业出版社.2020.9
六、先修课要求及教学策略与方法建议
（一）先修课程要求
新能源汽车结构与原理、机电控制工程基础
（二）教学策略与方法建议
注重理论与实践的结合，在教学的过程中，要充分利用多媒体教学设备和教学手段，尽可能地利用因特网等现代化的工具，以启发式教学方法为主，注重案例分析的作用，以起到事半功倍的效果。
七、考核方式
（一）考核方式
采取平时考核和期末考核相结合的方式进行课程修读成绩的评定。期末考试采取用试卷闭卷考试的方式进行。
（二）成绩构成
平时成绩=考勤成绩（30%）+作业成绩（40%）+答问成绩（30%）
总评成绩＝平时成绩（40%）+期末考试（60%）        
   
                                                    修订人：                        
                                                    审核人：                                                                                                                                                            

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