《智能网联汽车技术》

一、课程简介

《智能网联汽车技术》课程主要学习智能车辆传感器的基本工作原理，以及智能车辆定位、导航和车联网技术，并结合案例分析，讲解典型先进驾驶辅助系统的工作原理和智能网联车辆路径规划的概念和算法，通过课堂讨论、课外作业及课程论文等形式，培养学生对智能网联汽车技术的理解和工程应用能力。

二、课程目标

本课程遵循理论和实践一体化的教学原则，采取开放的教学思路和创新的人才培养机制，培养具有创新特征的工程研究应用型人才。其具体目标如下：

2.1 通过本课程的学习，让学生熟悉智能网联汽车国内外的发展现状、发展趋势，了解智能汽车的基本构架和标准体系；掌握智能网联汽车环境感知传感器的基本原理、智能车辆定位导航技术和车联网技术；理解智能网联汽车路径规划的理论和方法，为以后从事科学研究和车辆工程领域的应用打下理论技术基础。

2.2 结合跨专业、多学科融合的特点，在新工科背景下，培养学生具备学习不同学科知识，并进行交叉融合创新的能力。

2.3 智能网联汽车技术是目前各国竞争激烈的先进技术，通过对本课程的学习，使学生了解到我国汽车工业发展对综合国力的支撑作用，培养学生的良好职业素养、社会历史使命感和社会责任感，要求学生坚定理想信念，厚植爱国主义情怀，崇尚科学创新，践行工匠精神。

三、教学内容

3.1 课程内容

第一章智能网联汽车技术概述：智能网联汽车定义与分级、结构、标准体系及技术发展现状。

第二章智能车辆环境感知技术：激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器及视觉传感器等。

第三章智能车辆定位与导航技术：全球卫星导航定位技术和视觉定位技术。

第四章车联网技术：车联网技术概念、多车编队自动驾驶技术和基于车联网的自动避撞系统。

第五章典型先进驾驶辅助系统：自动紧急制动系统、前向碰撞预警系统、车道偏离预警系统和自适应巡航控制系统。

第六章智能决策与类人驾驶：高速道路环境下超车行为决策、无信号灯十字交叉口车辆行为决策和车辆跟驰类人驾驶控制车辆。

第七章智能网联车辆路径规划：增量式路径规划算法、局部路径规划算法。

第八章智能网联车辆测试与评价：先进驾驶辅助系统测试评价方法、智能网联车辆仿真模拟测试技术。

3.2 课程重点

各个章节对应的概念、基本原理或设计方法等。

3.3 课程难点

（1）智能车辆环境感知的理论和算法。

（2）车联网技术在典型场景中的具体应用。

（3）典型先进驾驶辅助系统的控制策略。

（4）典型场景下智能决策和类人驾驶控制算法的实现。

（5）路径规划算法的实现。

四、教学方法

本课程主要采用教师讲解、小组讨论、案例分析的教学形式。教师讲授基本概念、理论和控制方法，并结合具体案例教学，使学生对相关的知识理论、工程实际开发流程等形成初步认知；通过互动讨论、案例分析等课堂互动环节，掌握应用设计理论和方法，达到课程教学目标。

五、参考书籍

[1] 中国汽车技术研究中心有限公司组编.智能网联汽车测试与评价技术[M]. 北京：机械工业出版社，2022.

[2] 龚建伟,刘凯,齐建永.无人驾驶车辆模型预测控制（第2版）[M].北京：北京理工大学出版社，2020.

[3] Azim Eskandaria. Handbook of Intelligent Vehicle [M]. Springer, 2012.

[4] 李克强,边明远,罗禹贡等. 智能环境友好型车辆概念、技术架构与工程实现[M]. 北京：机械工业出版社，2020.

[5] 丹尼尔•瓦茨尼克,马丁•霍恩主编，吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室组译.自动驾驶未来更安全、更高效的汽车技术解决方案[M]. 北京：机械工业出版社, 2020.