無人駕駛平臺建設目標
遵循“產、學、研、創“一體化建設模式
用于從事人工智能、智能駕駛、自動化控制等方向的教學和實訓環境，整體以鋼結構道路框架為基礎，構建自動化控制和信息通信網絡監測系統，智能無人車承載智能駕駛決策與控制技術的實訓。建立實訓平臺信息管理系統，全方位地對整個實訓平臺的運行實施管理，使整個平臺達到自動化運行和信息化管理的效果。
無人駕駛平臺建設規劃
遵循“產、學、研、創“一體化建設模式
用于從事人工智能、智能駕駛、自動化控制等方向的教學和實訓環境，整體以鋼結構道路框架為基礎，構建自動化控制和信息通信網絡監測系統，智能無人車承載智能駕駛決策與控制技術的實訓。建立實訓平臺信息管理系統，全方位地對整個實訓平臺的運行實施管理，使整個平臺達到自動化運行和信息化管理的效果。
同時搭建具有各種交通元素的基礎平臺，對多種交通信號進行自動化控制，實現對常見交通場景的仿真模擬，使智能車通過車身上的各種傳感器，包括視覺、雷達等，感知所有無人駕駛實驗室的各種交通元素信息，并根據感知結果完成車輛的決策與控制。
無人駕駛平臺整體架構
遵循“產、學、研、創“一體化建設模式
無人駕駛實驗室建設主要由硬件環境建設、軟件部分建設、實訓資源建設三部分。
硬件環境建設主要分為無人駕駛硬件平臺、基礎環境、底層資源集群；軟件部分建設主要分為無人駕駛平臺軟件系統、無人駕駛教學實訓平臺、底層資源支撐系統；實訓資源建設主要為課程實訓資源建設。
無人駕駛實訓體系
遵循“產、學、研、創“一體化建設模式
無人駕駛實訓體系圍繞基礎層、應用層和提高層三個層次展開。
無人駕駛實訓課程體系
遵循“產、學、研、創“一體化建設模式
實訓體系圍繞基礎層、應用層和提高層三個層次展開。
- 基礎驗證實踐：學生需在此階段掌握無人駕駛技術的基本原理，能夠操作常用軟件，為下一階段的實踐夯實基礎。
- 綜合設計實踐：學生需在此階段掌握無人駕駛技術的常見操作技能，可以獨立完成無人駕駛技術基礎模塊的使用和修改，并掌握基本編程方法。
- 創新實踐：學生需在此階完成智能車完整的自動駕駛功能，并利用之前學習的知識和技能自主進行創新學習，尋找針對性的小課題，不斷提高智能車的無人駕駛水平。
無人駕駛實訓課程展示
遵循“產、學、研、創“一體化建設模式
無人駕駛車輛通過車載傳感器系統感知道路環境，自動規劃行車路線并控制車輛到達預定目的。
無人駕駛技術涉及視覺感知技術、雷達技術、導航技術、車輛決策算法和控制技術、車輛線控技術等。
無人駕駛車作為人工智能的主要載體，具有巨大的產業應用前景。本課程將無人駕駛的基礎和相關技術進行詳細的介紹，并通過實際的無人車平臺開展教學和實踐。 本課程的教學目標是了解無人駕駛汽車中各個模塊的功能，掌握ROS操作系統的在無人駕駛開發中應用，掌握無人駕駛汽車中控制執行模塊的設計，熟悉無人駕駛系統中各種傳感器的工作原理，熟悉16線激光雷達的具體設計開發方法、學習如何搭建真實無人駕駛系統，掌握智能小車的設計方法和開發流程。
無人駕駛小車
遵循“產、學、研、創“一體化建設模式
無人駕駛汽車一般利用車載傳感器來感知車輛周圍環境，并根據感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，進行決策規劃，從而控制車輛的轉向和速度，保證車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。無人駕駛汽車是集自動控制、體系結構、人工智能、視覺計算、程序設計、組合導航、信息融合等多種高科技為一體，是當代計算機科學、模式識別、控制技術的高度結合和發展的產物。
無人駕駛平臺硬件參數
無人駕駛小車
| 無人車系統 | 1、設計尺寸：長度：≥500mm 且 ≤700mm；寬度：≥400mm（小于600mm寬的車道）；高度：≥200mm且 ≤300mm；2、載重：≥40kg；3、最大越障：≥100mm；4、最大爬坡：≥20°；5、運行速度：0~6km/h； |
| 車輛控制系統 | 機器人的轉向和速度控制系統1、RAM：64K*8或以上；2、ROM：4K*8或以上；3、外設：LVD，POR，PWM，WDT； 4、I/O數：119或以上；5、連接性：CAN，EBI/EMI，I2C,SCI，SPI； |
| 16線激光雷達感知系統 | 1、激光電源: 入=905，安全等級1；2、通道；16；3、距離：100m；4、精度：±3cm；5、數據量：00,000pts/sec； 6、水平分辨率：5Hz:0.1°；10Hz:0.2°；20Hz:0.4°； |
| 差分導航系統 | 1、外形尺寸：≤160*70*170mm；2、重量：≤1.34kg；3、工作電壓：直流10V~16V；4、系統功耗≤110W； 5、工作溫度：－30℃～60℃；6、工作周期：≥10Hz；7、信號跟蹤：GPS：L1C/A、L2C、L5；GLONASS：L1 C/A、L1P、L2 C/A、L2P BDS：B1、B2、B3 SBAS：L1 C/A, L5支持WASS, EGNOS 和MSAS； |
| 視覺感知系統 | 1.工作溫度：-20～60°；2.分辨率：≥720P；3.水平視場角：≥42°；4.低壓控制工作電源：DC10-32V；5.功耗：<80w； |
無人駕駛教學平臺
| 無人駕駛教學軟件包 | 無人駕駛教學軟件套件，專用于無人駕駛的教學與實踐，包括自動駕駛循跡控制、避障、超車、并線、障礙物識別、場景識別等功能， 1.支持路徑規劃功能，可以手動選擇目的地數量≥5； 2.支持車道保持功能，在正常行駛的過程中，車道保持率達≥99%； 3.支持啟停功能，車輛停止在停止線后與停止線距離<±5cm，并可以在停止線處繼續行駛； 4.支持紅綠燈檢測功能，光線狀態良好的條件下，紅綠燈識別率≥98%，檢測頻率≥5HZ; 5.支持左/右U型掉頭功能，在曲率大于5米的路段掉頭成功率≥99%，離軌跡最大偏差<10cm; 6.支持障礙物識別功能，對車前<30m，車后<10m，車側<3m的障礙物標識失敗率≥99%; 7.支持自主跟車功能，跟車距離<2m，該距離能夠保證智能汽車安全的跟車行駛，跟車速度<10km/h; 8.支持超車和并線功能，并線時本車與后車≥1m，完成變道時間<10s，適應彎道曲率>50m，適應坡度<1%； 9.支持緊急制動停車功能，最大減速度>2m/s^2。 |
| 無人駕駛實驗案例包 | 人工智能實驗包以車型機器人為載體的人工智能實驗系統，包括車道線識別、紅綠燈識別、車型識別、深度學習控制系統等10個學習系統； |
無人駕駛沙盤模型
| 綜合環境測試平臺 | 11個模塊包括 道路框架平臺、道路路面系統、道路場景設施系統、道路標識系統、燈光系統、綠化系統、護欄防護系統、天氣模擬系統、物流場景模擬系統、消防場景模擬系統、排水系統 |
| 模塊化測試平臺 | 10個模塊包括 坡道測試模塊、直道測試模塊、連續S型彎道測試模塊、普通彎道測試模塊、十字路口測試模塊、掉頭測試模塊、丁字路口測試模塊、隧道測試模塊、4車道變2車道測試模塊、道路路面系統 |
| 鄉村越野道路測試平臺 | 4個模塊包括 道路框架系統、道路路面系統、燈光系統、綠化系統 |
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