ZNAI-R02G型高级自动驾驶小车

一、建设目标

打造具有特色的自动驾驶及智能网联汽车实践创新的科研教学产品，以此为依托促进学校的学科建设和增强学校的研发能力，培养自动驾驶及智能网联汽车的优秀人才，为社会输送更多的自动驾驶及智能网联汽车科研及应用人才，同时推动自动驾驶及智能网联汽车技术的教育教学的研究和研发。

学生通过自动驾驶创新实验室和实验教室的指导，从车辆知识入门，到最后的了解自动驾驶相关技术、编程能手。实现学生编程能力、逻辑思维能力的提升，加深人工智能数学基础、算法基础的理解，通过对知识与能力的应用，力争使学生可以掌握人工智能概念、人工智能算法应用以及独立自主设计并解决问题方法。

高级自动驾驶实验室的规划即符合高校教学科研需求，又兼顾行业应用需要。同时对实验教学、科技研究进行支持。同时，自动驾驶创新实验室重点服务“自动化”、“车辆工程”、“智能科学与技术”等专业开展人工智能边缘计算技术的相关课程。

通过对本套实验体系的学习，学生的就业方向基本集中在研发工作、技术支持、技术管理方向。基本的研发工作包括边缘计算硬件工程师、嵌入式软件工程师、计算机视觉算法工程师、自动驾驶算法工程师、测试工程师等，技术支持则对应售前、售后、项目实施等相关工作，技术管理岗则更多的集中在产品经理、项目经理等岗位。

二、建设内容

1、自动驾驶创新实验室概况

本实验室依托于项目落地高校人工智能专业/方向，在汽车行业全面向自动驾驶方向快速发展的背景下，结合产学研和实验中心特点和人工智能能力。促进学校的人工智能发展和锻炼学生的思维能力，以对人工智能课程有深入了解。教师可以依托实验室的硬件以及技术环境进行课程设计和科学理论的普及，进一步促进学校的人工智能教育的发展和相关学科课程发展，促进能力提升。

实验室设施不仅可以满足学生从车辆原理、基本软硬件操作知识，还可以集成各种传传感器以及自研的自动驾驶算法模型，让同学们可以了解最前沿的人工智能自动驾驶相关知识，也可以满足同学们参加竞赛的需求，做到资源充分利用。

（1）目标实验室平面布局

1）该实验室规划建设1间，建设总面积约（10M*15M）；单个实验室占地面积150㎡；沙盘占地面积7.1M*7.1M

2）实验工位：配套高级自动驾驶小车小车及配套赛道，2套，每次课进行10组，每组4人，共40人的实验教学。

（2）实验流程

1）课程讲解：以课件课程学习为主，了解车辆原理，自动驾驶相关技术的基本知识。

2）学生实践：以实际进行编程控制车辆学习相关知识，加载有学生自己设计的代码程序的自动驾驶小车在模拟城市沙盘上行驶。

3）完成任务：学生通过亲自上手编程与练习，完成让自动驾驶小车实现自动巡线、避障、物体和交通标示检测等任务。通过自己的双手实现小车自动驾驶。

2、高级自动驾驶小车

（1）功能概述

无人车具备的主要功能如下所示。

1）基于深度学习的图像识别、目标识别和检测，在行驶中实时识别红绿灯和交通标志牌

2）基于深度学习的巡线

3）Opencv巡线

4）Gmapping激光雷达构建地图SLAM

5）室内自动导航、动态避障、AMCL室内定位

6）视觉跟随

7）App遥控

（2）产品架构

无人驾驶实验室用于从事机器人工程、人工智能、智能驾驶、自动化控制、物联网等方向的教学和实训环境，搭载无人驾驶立体沙盘和无人智能小车，为高校及科研院校所提供研究无人驾驶技术所需要的软件和硬件基础平台，培养学生术德兼修，知行合一，成为具有扎实的基础知识和较强的实践能力的应用型人才。

无人车主要由车体、轮胎、激光雷达、双目相机、英伟达Jeston nano主控板等组成。

小车参数如下：

名称	参数
材质 车体尺寸	金属外壳 37.5cm*25cm*31.5cm
重量	4.3g (±0.5 Kg )
车轮直径	100MM
激光雷达	ralidar a1
双目相机	乐视三合一体感摄像头LeTMC-520
充电器	1个
电池	6000mah容量18650动力锂电池
供电	电池输入:12V 输出:5V/5A
续航	1H
主控板	英伟达Jeston nano
下位机	STM32单片机
支持系统	Windows/Linux/Mac/安卓
支持编程语言	C，C++，Python

（3）平台功能

激光SLAM定位、红绿灯检测、交通标示牌识别、目标跟踪、视觉巡线。

（4）无人车课程

高级自动驾驶实验室的课程体系设计主要吸取国内外知名院校的人工智能和自动驾驶课程体系大纲，并结合了实际的工程项目经验；本课程体系采用技术知识与应用知识相结合的方式，内容层次分为基础技术知识、核心技术知识、应用技术知识三层结构，由浅入深、由繁入简，降低技术学习门槛，使学习人员能较快速的进行相关技术的入门学习。

3、教学平台

教学平台结合多年来教育行业的经验，利用人工智能方面的技术积累以及行业探索，通过支撑人工智能教学相关的课程设计与实验开展，打通无人车平台壁垒，来帮助学校进行AI与自动驾驶人才的系统化和高质量培养。

在平台功能层面，教学平台提供课程设计、实验教学、评分考核、教学质量分析管理等一站式综合服务，方便教师用户快速开展相关课程及实验教学工作。

平台可以支撑用户建设专业的人工智能和自动驾驶实验室，教师用户可以通过使用平台进行人工智能和自动驾驶相关实验课程的组建、实验内容的开展、实验效果的考核、实验质量的分析等工作；学生用户可以通过使用平台进行人工智能相关课程的学习、实操练习，使其通过实验，逐渐掌握人工智能相关的技术知识及应用知识。

教学平台硬件包含硬件设备数据存储服务器和CPU/GPU服务器，硬件设备数据存储服务器是对系统的数据资源的整体管理和维护，主要包括内置资源、平台数据信息和平台调度等内容。CPU/GPU服务器为整个平台的算力支撑，负责GPU算力计算、作业任务运行和虚拟化资源的创建和销毁，为大数据和人工智能任务作业加速提供保障。千兆交换机为系统与外部核心交换机进行联通，同时，通过VLAN划分，实现虚拟机资源池虚拟网络的组建与网络之间的隔离。

4、模型服务

为拓展无人车的教学和应用能力，实现与人工智能技术的深度融合，无人车内置多款模型，实现多个场景下的智能服务。

人脸检测、行人检测、车辆检测、人像分割、全景分割、跌倒检测、多目标跟踪、动物识别、分心司机检测、路面垃圾检测。

三、方案优势

1、小巧灵活，操作简单；

2、支持科研算法验证；

3、配套边缘计算开发板；

4、支撑多方向先进技术；

5、科学与系统化的实验体系，良好支撑教学；

6、实现软硬件打通，创建教学新模式。