| 课程号 |
04835270 |
学分 |
2 |
| 英文名称 |
Self-driving Technology Appreciation |
| 先修课程 |
无 |
| 中文简介 |
自动驾驶技术（Autonomous driving; Self-driving)是一个综合了移动机器人、人工智能、计算机视觉、传感器等学科的高新技术，在交通运输、物流服务、工业自动化等领域有着重要的应用。自动驾驶技术是当前科技研究的热点，近年来有着迅猛的发展，受到社会各界的广泛关注。本课程充分发挥自动驾驶技术发展的特点，利用相关的视频演示、媒体报道、主题演讲、技术分析、学术论文等多媒体材料，以自动驾驶系统典型案例的技术欣赏和分析入手，由浅入深地教授自动驾驶相关的理论基础知识，引导学生理解自动驾驶技术的主要思路与挑战。本课程分6个专题教授自动驾驶相关的理论知识，包括自动驾驶系统、架构与关键技术、自动驾驶地图、标准与测试、自动驾驶与社会、应用场景，最后通过专题研讨，使得学生在获得理论知识的基础上，具备对自动驾驶技术现状与挑战的综合分析与评价能力。 |
| 英文简介 |
Autonomous driving technology is a high-tech that integrates mobile robotics, artificial intelligence, computer vision, sensors and other disciplines, and has important applications in transportation, logistics services, industrial automation and other fields. Autonomous driving technology is the current hot spot of scientific and technological research, with rapid development in recent years, receiving wide attention from all walks of life. This course is designed to exploit the characteristics of the fast development of autonomous driving technology and uses relevant video demonstrations, media reports, keynote speeches, technical analysis, academic papers and other multimedia materials to teach the theoretical fundamentals related to autonomous driving from shallow to deep, starting with technical appreciation and analysis of typical cases of autonomous driving systems, and guiding students to understand the main ideas and challenges of autonomous driving technology. This course teaches theoretical knowledge related to autonomous driving in six topics, including autonomous driving systems, architecture and key technologies, autonomous driving maps, standards and testing, autonomous driving and society，scenarios, and finally, through thematic seminars, enables students to acquire theoretical knowledge and have the ability to comprehensively analyze and evaluate the current situation and challenges of autonomous driving technology. |
| 开课院系 |
信息科学技术学院 |
| 通选课领域 |
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| 是否属于艺术与美育 |
否 |
| 平台课性质 |
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| 平台课类型 |
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| 授课语言 |
中文 |
| 教材 |
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| 参考书 |
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| 教学大纲 |
本课程以自动驾驶系统典型案例的技术欣赏和分析入手，由浅入深地教授自动驾驶相关的理论基础知识，引导学生理解自动驾驶技术的主要思路与挑战。本课程分6个专题教授自动驾驶相关的理论知识，包括自动驾驶系统、架构与关键技术、自动驾驶地图、标准与测试、自动驾驶与社会，最后通过专题研讨，使得学生在获得理论知识的基础上，具备对自动驾驶技术现状与挑战的综合分析与评价能力。
1. 总体介绍、自动驾驶概述
自动驾驶的发展历程与现状
（2学时）
2. 自动驾驶系统、典型案例赏析
通过对特斯拉、谷歌等代表性自动驾驶系统的相关报道、报告、视频的赏析，从系统层面获得对当前自动驾驶技术的现状和问题的直观了解
（4学时）
3. 架构与关键技术：自动驾驶系统架构设计、环境感知、规划控制等
通过对特斯拉、谷歌等代表性自动驾驶系统进行分析和知识点讲解，了解主流的自动驾驶系统架构设计思路。
结合Mobileye、英伟达、特斯拉、谷歌、GM等典型案例分析与知识点讲解，了解环境感知、规划控制等核心模块的技术思路
（8学时）
4.自动驾驶地图：导航地图、高精度地图、地图格式、制作方法与应用
地图被称为一种虚拟传感器，也被称为知识。结合典型案例分析与知识点讲解，了解不同地图的区别、制作方法及其在自动驾驶系统中的应用方案
（2学时）
5.标准与测试：自动驾驶相关概念的国际标准与规范、测试方法与关键场景挖掘
许多自动驾驶相关的争议源于关键概念的歧义与混淆。通过知识点讲解，了解自动驾驶相关概念的国际标准与规范。如何测试可以保证自动驾驶系统安全？通过知识点讲解，了解目前自动驾驶系统安全测试的主要方法和难点问题。
（4学时）
6.自动驾驶与社会：社会交互、自动驾驶知识普及
社会交互：自动驾驶系统如何与社会环境和谐交互；知识普及：知识科普是让自动驾驶系统融入交通社会的关键，已受到各大自动驾驶公司的关注。结合典型案例进行分析。
（4学时）
7.应用场景：结构化/非结构化场景、仓储物流/服务机器人等场景
不同场景对自动驾驶的要求和难点不同，结合典型案例进行分析。
（2学时）
8.专题研讨:自动驾驶与AI、自动驾驶安全、自动驾驶社会
以特邀报告或学生报告的方式，围绕自动驾驶与AI、自动驾驶安全、自动驾驶社会等专题进行研讨
（6学时）
以授课教师课堂讲授为主，配合有邀请工业界报告及学生的调研报告。
课堂讲授80%、报告20%
调研报告（文字报告30%、口头报告30%），
课堂考评（课堂讨论参与度20%、考勤20% ）
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| 教学评估 |
赵卉菁：
学年度学期：22-23-3，课程班：自动驾驶技术赏析1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：10.0，课程得分分数段：100-105；
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