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《基于AI的智能汽车自动驾驶技术》课程教学大纲

一、课程基本信息

课程名称：基于AI的智能汽车自动驾驶技术

课程性质：专业选修课/必修课（根据具体教学安排确定）

课程学时：48学时（含理论教学与实践教学）

课程学分：3学分

先修课程：车辆工程基础、计算机原理、自动控制原理

二、教学目的和目标

1.教学目的

本课程旨在使学生全面理解智能汽车自动驾驶技术的核心概念、关键技术、应用现状及其未来发展趋势，掌握AI在自动驾驶各环节（环境感知、导航定位、决策规划、控制执行及用户体验）中的核心作用与应用方法，培养学生在智能汽车自动驾驶技术领域的创新能力和实践技能。

2.教学目标

（1）掌握智能汽车自动驾驶技术的基本原理和架构。

（2）理解AI在自动驾驶技术中的核心应用与优势。

（3）熟悉自动驾驶各关键技术的实现方法与优化策略。

（4）能够分析自动驾驶技术面临的挑战与机遇，并提出解决方案。

（5）培养学生的创新思维和实践能力，为未来从事智能汽车及自动驾驶相关工作打下坚实基础。

三、教学内容

项目1智能汽车自动驾驶与AI的交汇

（1）自动驾驶技术的兴起与AI的崛起

（2）AI在智能汽车中的核心作用

（3）自动驾驶技术的核心架构与AI的融合

（4）AI驱动的自动驾驶技术面临的挑战与机遇

（5）AI驱动的自动驾驶技术的发展趋势

项目2认识AI技术

（1）AI技术概述

（2）机器学习基本原理

（3）深度学习框架与算法

（4）计算机视觉与图像识别

（5）自然语言处理与语音交互

（6）数据处理与模型优化

（7）目标检测

项目3AI驱动的环境感知技术

（1）环境感知技术概述

（2）传感器技术与数据融合

（3）基于AI的图像识别与目标检测

（4）三维点云重建与场景理解

（5）语义地图构建与定位

（6）环境感知技术的挑战与研究方向

项目4AI驱动的导航定位技术

（1）导航定位技术概述

（2）基于AI的地图构建与更新

（3）AI辅助的全球定位与局部定位

（4）环境感知与多传感器融合定位

（5）导航定位技术的挑战与未来发展

项目5AI驱动的决策规划技术

（1）决策规划技术概述

（2）基于AI的行为预测与决策制定

（3）全局路径规划与局部轨迹生成

（4）驾驶策略选择与实时调整

（5）多目标优化与决策冲突解决

（6）决策规划技术的评估与优化

（7）未来趋势与挑战探讨

项目6AI驱动的控制执行技术

（1）控制执行技术概述

（2）车辆动力学模型与AI控制算法

（3）车辆纵向与横向控制技术

（4）车辆行为规划与执行

（5）感知-决策-执行闭环系统

（6）安全性与鲁棒性保障

（7）控制执行技术的未来发展趋势与挑战

项目7AI驱动的用户体验技术

（1）用户体验在自动驾驶中的重要性

（2）智能交互技术与界面设计

（3）个性化服务与定制体验

（4）情感计算与驾驶情绪识别

（5）用户反馈与持续学习机制

（6）跨场景用户体验协同优化

四、教学进度安排

根据课程学时，根据实际情况合理分配每个项目的教学时间，确保每个知识点和技能点都能得到充分的讲解和练习。具体安排需结合学校教学周历和学生实际情况进行制定。

五、教学方法

（1）理论讲授：系统介绍自动驾驶技术的基本原理和AI在各环节的应用。

（2）案例分析：选取典型自动驾驶项目或事故案例进行分析，增强理论与实践的结合。

（3）实验实训：利用仿真软件或实际车辆平台进行环境感知、决策规划、控制执行等实验。

（4）小组讨论：组织学生对关键技术、挑战与解决方案等进行分组讨论，促进思想碰撞。

（5）专题讲座：邀请行业专家进行前沿技术分享，拓宽学生视野。

六、考核与评价

（1）平时成绩（20%）：包括课堂参与度、作业完成情况、小组讨论表现等。

（2）实验实训成绩（30%）：通过实验报告、操作演示等方式评价学生的实践能力。

（3）期末考试（50%）：闭卷或开卷考试，全面考查学生对课程内容的掌握程度。

七、参考资料

（1）《基于AI的智能汽车自动驾驶技术》相关教材、专著

（2）行业研究报告、技术白皮书

（3）权威期刊论文、会议论文

（4）典型汽车厂商的技术手册、操作指南

（5）网络资源、在线课程、专业论坛及数据库

注：以上大纲为初步框架，具体教学内容、进度安排及考核方式可根据实际教学情况进行适当调整。

《基于AI的智能汽车自动驾驶技术》课程教案

项目1智能汽车自动驾驶与AI的交汇

一、教学目标

1.知识目标

（1）学生能够了解智能汽车自动驾驶技术的发展现状及其在全球范围内的应用情况。

（2）掌握AI在各个领域的基本应用，特别是与自动驾驶技术相结合的必要性和优势。

（3）深入理解AI在智能汽车环境感知、导航定位、决策规划、控制执行等核心环节中的作用。

（4）熟悉自动驾驶系统的基本架构与工作原理，以及AI算法如何与自动驾驶系统深度融合。

（5