实训车介绍
1. 自动驾驶智能车采用全套自主开发的自动驾驶软件，传感器应用涉及摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、GPS/IMU；功能算法主要为感知算法及障碍物行为预测；定位算法采用激光定位为主，RTK定位为辅的方式，避免楼宇、树木对信号遮蔽进而影响车辆运行；可满足人车混流路况的定制化规划控制算法，能实现完成主动循迹、障碍物识别、主动刹车、站点停靠、局部路径规划、自动泊车等功能。满足智能汽车技术课程实训教学任务。
2. 规划控制单元针对汽车自动驾驶开发的多传感器融合计算平台，采用一体化设计，为L3/L4自动驾驶产品需求而设计，主要功能包括以下几个方面：
1）满足多路摄像头输入和自动驾驶视觉识别计算需求、自动泊车数据处理能力；
2）满足激光点云处理计算能力；
3）满足多路毫米波雷达输入和数据处理能力；
4）满足12路超声波雷达输入和数据处理能力；
5）内置IMU处理能力；
6）满足目标融合、组合定位、决策规划处理能力；
7）满足车辆数据接入和数据处理能力；
8）满足车辆控制的多通道控制总线及处理能力；
9）系统设置、标定功能；
10）系统故障诊断功能；
11）系统及软件升级功能。
3. 自动驾驶算法软件包括全套感知、融合、规划、控制软件，并有大量相关功能性软件。功能软件通过模块化的方式编写，并用API接口相互联系，构成整体自动驾驶软件系统。开放相关的API接口，高校可自由编写相关功能模块的代码，替换原代码后在仿真平台或实车验证。算法原型使用matlab或python来编写，于仿真平台上验证，并在最后转化成C/C++代码，并编译运行。
4. 自动驾驶智能车软件应包括如下内容：
功能项 | 描述 | |
设置 | 参数设置 | 运行参数可通过数据接口进行写入 |
控制接口 | 自动驾驶功能开启前，可人工对车辆进行操控 | |
运行参数远程升级 | 可远程升级运行参数 | |
线路地图下载 | 可远程升级线路地图信息 | |
行驶 | 远程启动 | 管理平台远程启动车队系统 |
本地启动 | 设置自动驾驶功能启动按钮 | |
行驶速度 | 最高15km/小时 | |
路面物体识别 | 识别行人、车辆等障碍物 | |
道路标志识别 | 识别红路灯、车道线等路面指示标志 | |
路面物体行为分析 | 分析路面物体信息，判断其对车辆行驶将造成的影响 | |
决策规划 | 对通过人工智能技术，计算车辆行驶最优路径 | |
障碍规避 | 通过决策控制系统控制车辆行止动作，进行障碍物避让 | |
障碍绕行 | 小区域路面障碍物绕行功能，保证车辆持续运行 | |
定位 | GNSS定位 | 使用多频卫星定位系统 |
RTK定位 | 融合RTK技术，获得厘米级的定位精度 | |
惯性定位 | 防止卫星信号跳变 | |
激光SLAM定位 | 车辆可行驶于卫星定位信号丢失区域 | |
安全 | 安全提醒 | 判断出有障碍物妨碍车辆行驶时，使用喇叭及大灯进行提醒 |
自动驾驶功能退出1 | 设置功能退出按钮 | |
自动驾驶功能退出2 | 踩刹车自动驾驶功能退出 | |
自动驾驶功能退出3 | 猛打方向盘自动驾驶功能退出 | |
紧急情况 | 紧急停车 | 设置紧急停止按钮，按钮以难以被误触的方式设计 |
紧急停车提醒 | 紧急停止时，车内蜂鸣器响起警报，音箱及显示屏做相应播报，双闪灯打开 |
二、配置清单
序号 | 名称 | 规格 | 数量 | 备注 |
1 | 线控电动车辆 | 采用全线控底盘，可控制油门、转向、刹车。 | 1 | |
2 | 域控制器 | 嵌入式的控制器方案，自然风冷，整机功耗低于50W； 内置车规8核ARM芯片，算力不少于80000 MPIS，AEC-Q100 认证，ASIL-B功能安全等级； 含国产AI处理芯片，算力不少于4TFLOPs，可支持像素速率不低于800Mpixel/s； 含功能安全芯片，不少于3个RISC实时高性能核，不少于2个锁步核，ASIL-D，支持AUTOSAR； 运行AGL (Automotive Grade Linux)操作系统； 千兆网口并支持TSN数据交换。 | 1 | |
3 | 前视摄像头 | 分辨率1920*1080，焦距6mm，工作温度-20°C-50°C，USB3.0接口； 探测目标类型：车辆、行人、交通标志/线、红绿灯等。 | 1 | |
4 | 16线激光雷达 | 激光波长905nm，测距能力150m，精度 ±2cm，帧率最高20Hz，工作温度-30°C ~ +60°C。 | 2 | |
5 | 组合定位单元 | 支持 RTK 模式、 GNSS 单点模式、三模七频定位方式（GPS、 BDS、 GLANESS）； 内置6轴IMU； 内置4G通信板卡； ARM A7 4核主处理器。 | 1 | |
6 | 支架及线束 | 安装激光雷达，摄像头等 | 1 | |
7 | 自动驾驶软件 | 集成深度学习物体识别算法、组合定位算法、高精地图数据采集软件、车辆行驶决策规划算法等；主要实现功能为能避障停车，识别交通灯，人员接驳。 | 1 |
三、实训目标
通过自动驾驶实训室建设能够满足自动驾驶车辆编程、系统调试、以及设备的安装与调试实训教学。通过实训使学生掌握工业机器人应用的以下技能：
1. 熟悉自动驾驶应用系统的基本组成；
2. 掌握自动驾驶软件编程与调试的基本能力；
3. 熟练掌握自动驾驶控制器的使用方法与技巧；
4. 掌握自动驾驶智能车安全使用规范；
5. 掌握自动驾驶传感器感知系统的编程与调试方法；
6. 掌握自动驾驶传感器融合系统的编程与调试方法；
7. 掌握自动驾驶传感器规划系统的编程与调试方法；
8. 掌握自动驾驶传感器控制系统的编程与调试方法。
四、实训项目
1. 自动驾驶系统的基本认识实训；
2. 自动驾驶硬件结构认识；
3. C++于Linux系统下的自动驾驶应用实训；
4. 自动驾驶智能车的 IO 通信及应用；
5. 自动驾驶数据应用实训；
6. 传感器的安装与调试实训；
7. 自动驾驶传感器感知系统的编程与调试方法实训；
8. 自动驾驶传感器融合系统的编程与调试方法实训；
9. 自动驾驶传感器规划系统的编程与调试方法实训；
10. 自动驾驶传感器控制系统的编程与调试方法实训。
自动驾驶整车调试实训。