课程大纲

自动驾驶车辆概论

  • 自动驾驶技术的定义与历史
  • 自动驾驶车辆的主要优势与挑战
  • 自动驾驶生态系统中的行业趋势与主要参与者

车辆自动化等级

  • SAE自动化等级(0-5)
  • ADAS(高级驾驶辅助系统)与完全自动化的比较
  • 自动驾驶车辆的实际部署案例

自动驾驶车辆的核心技术

  • 人工智慧与机器学习在自动驾驶汽车中的应用
  • 感测器技术:LiDAR、雷达、摄影机与超声波感测器
  • 感测器数据融合用于感知与决策

自动驾驶车辆的控制与导航

  • 自动驾驶汽车如何感知环境
  • 路径规划与决策演算法
  • 即时车辆控制与运动规划

Communication与自动驾驶汽车的连通性

  • 车对车(V2V)与车对基础设施(V2I)通信
  • 5G与云端计算在自动驾驶中的作用
  • 自动驾驶车辆的网路安全挑战

伦理、安全与法规

  • 自动驾驶汽车决策中的伦理考量
  • 自动驾驶车辆的法律框架与政府法规
  • 确保自动驾驶的安全与可靠性

实作模拟

  • 介绍CARLA与ROS用于自动驾驶车辆测试
  • 模拟物体侦测与障碍物避让
  • 在虚拟环境中分析自动驾驶汽车的表现

自动驾驶的未来

  • AI驱动交通的创新
  • 自动驾驶车辆对行业与社会的影响
  • 自动驾驶技术的下一步学习与专业化方向

总结与下一步

要求

  • 对车辆机械的基本了解(建议但不强制)
  • 对自驾技术和智能交通系统的兴趣

目标受众

  • Business 探索自动驾驶解决方案的领导者和决策者
  • 刚接触自动驾驶技术的专业人士
  • 对自驾车感兴趣的一般爱好者
 14 小时

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