人工智能技能的兴起，为传统汽车行业注入了强有力的变革基因，以AI技能为驱动的无人驾驶成为汽车家当的未来，同样也面临诸多机遇和寻衅。

一方面智能网联汽车的发展，为多家当的联动与协同创造了发展条件；另一方面，无人驾驶领域市场发展速率远远大于高校人才培养速率，如何适应智能网联无人驾驶技能的快速发展，培养出符合家当发展的技能人才，成为全行业面临的主要寻衅。

智能驾驶是人工智能技能的集大成者，也是有寻衅的领域。
在家当高速发展的背后，是大量精良人才的需求。
AI的高科技属性决定了它具有不低的学历门槛。
更繁芜的是，智能驾驶属于范例的多学科交叉领域，涉及到电子、打算机、通信、汽车与交通等多方面知识。

发展智能驾驶传授教化须要与之匹配的课程体系，对付中国大力培植人工智能学科的高校来说，除了交叉性师资、教材缺少之外，非常主要的学科发展掣肘便是传授教化实验室等软硬件配套举动步伐未跟上，无法知足传授教化、教研哀求。

北京渡众机器人科技有限公司的自动驾驶传授教化履带车能将自动驾驶技能输出到传授教化科研领域，只管即便降落进入智驾领域的门槛。

一、自动驾驶传授教化履带车的组成1.1线控履带车底盘

自动驾驶履带车的底盘是其关键组成部分之一，它决定了车辆在不同地形下的机动性、稳定性温柔应性。

履带是由很多块履带板通过销子连接起来的，形成的一个履带链环，通过马达带动驱动轮迁徙改变，驱动轮上的齿轮与履带之间相互咬合而带动履带，在多个拖带轮的支撑下连续迁徙改变。

履带系统比较传统的轮胎系统更适宜在不同类型地形上行驶，它供应更大的接地面积，提高行驶的平稳性和稳定性。

1.2自动驾驶系统模块

自动驾驶系统模块包含：

自动驾驶掌握器 、组合导航掌握器、车载摄像头、16 线稠浊固态激光雷达、IMU、工业路由器、GNSS 天线、遥控器 、重载两轴云台等。

北京渡众机器人公司的自动驾驶履带车支持在园区进行高精舆图建模、路径方案、自动择路等功能定制。
师生们能够基于高精舆图自由选择起始点，该车会自动按照方案路线进行行驶；也可通过工业遥控器对履带车进行远程操控。
学生能够通过理论和实践相结合的形式节制自动驾驶技能。

1.3自动驾驶干系传授教化内容和实验课程

北京渡众机器人公司的自动驾驶履带车涵盖了广泛的传授教化内容：

1. 传感器技能：

- 激光雷达（LiDAR）事理和运用

- 摄像头及图像处理技能

- 雷达和超声波传感器

2. 数据处理与感知：

- 传感器数据领悟

- 环境感知和障碍物检测

- SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技能

3. 决策与方案：

- 轨迹方案与路径方案

- 实时决策算法

- 交通法规与行为建模

4. 掌握系统：

- PID掌握器和其它掌握算法

- 车辆动力学建模

- 实时掌握与实行

5. 软件开拓与集成：

- ROS（Robot Operating System）的利用

- 算法开拓与仿真

- 硬件与软件的集成与调试

6. 安全性与伦理：

- 自动驾驶系统的安全性考量

- 伦理与法律问题

- 人机交互与用户体验

北京渡众机器人公司的自动驾驶履带车涵盖了多种实验课程：

1. 传感器与数据处理实验：

- 利用LiDAR进行障碍物检测

- 利用摄像头进行视觉识别与剖析

- 数据领悟与环境感知实验

2. 决策与方案实验：

- 路径方案算法的实现与测试

- 智能交通信号灯掌握

- 基于状态机的行为决策

3. 掌握系统与实行实验：

- 车辆动力学建模与掌握

- 实时PID掌握器调试

- 仿照与实际车辆的实时掌握

4. 软件开拓与集成实验：

- 利用ROS进行模块化开拓

- 算法在仿真环境与实际硬件上的移植与测试

- 硬件驱动程序与接口开拓

5. 综合实验与项目：

- 自主驾驶车辆的综合项目

- 基于真实场景的仿真实验

- 车辆性能与安全性的综合测试与评估

这些内容和实验课程涵盖了从传感器技能到决策与方案、掌握系统、软件开拓与集成，以及安全性与伦理等多个方面，使学生能够全面理解和节制自动驾驶技能的各个层面。

1.4自动驾驶干系算法事理

1. 高精舆图构建与定位

自动驾驶履带机器人通过激光雷达、RTK（实时动态差分定位系统）和IMU（惯性丈量单元）协同事情，构建高精度舆图并实现精准定位。
激光雷达供应实时的环境点云数据，RTK供应厘米级精度的地理位置，IMU补偿短韶光内的运动偏差。
机器人采取SLAM（同步定位与舆图构建）算法，将实时点云数据与已有舆图进行匹配，构建并更新高精度环境舆图，确保在繁芜环境中的精准定位。
这一过程利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）或粒子滤波器（PF）来领悟多传感器数据，实现对机器人的精确位置和姿态的估计。

2. 动态避障与路径方案

履带机器人在行驶过程中，须要实时避开静态和动态障碍物，确保安全行驶。
为此，机器人采取基于激光雷达和摄像头的动态避障算法。
激光雷达供应环境中的障碍物位置和形状信息，摄像头赞助识别移动物体。
机器人利用VFH（向量场直方图）或DWA（动态窗口方法）等局部路径方案算法，在实时打算安全行驶路径的同时，动态调度行驶方向和速率。
全局路径方案则采取A或Dijkstra算法，根据预先构建的高精舆图打算出从出发点到终点的最优路径。
这两者相结合，确保了机器人在繁芜环境中的高效、安全行驶。

3. 图像识别与智能跟踪

为了实现智能跟踪和目标识别功能，履带机器人配备了高性能的摄像头，并采取深度学习算法进行图像处理。
通过卷积神经网络（CNN），机器人能够准确识别和分类摄像头捕获的图像数据，实现对道路标志、障碍物和目标物体的检测与识别。
目标跟踪采取卡尔曼滤波器或粒子滤波器，通过连续的图像帧跟踪目标位置和运动轨迹。
同时，深度学习模型如YOLO（You Only Look Once）或SSD（Single Shot MultiBox Detector）等，可实时检测并跟踪目标物体。
结合路径方案算法，机器人能够智能调度行驶路线，保持对目标的持续跟踪，并在必要时进行避障或调度速率，以适应动态变革的环境。

二、传授教化帮手——单车智能的自动驾驶履带车

有人说，未来是人工智能的时期。
从上世纪90年代打算机开始涌如今人们的生活中，到如今人工智能的发展，科技已经改变了生活中很多东西。
展望未来20年，天下可能会发生翻天覆地的变革。
比如说自动驾驶，可能在未来20年，路上的汽车将变成无人驾驶的情形，驾驶行业正面临着AI＋的变革。

对付很多高中生、职校学生或高校学生来说，不管是否是打算机类专业，在未来人工智能的发展背景下，都须要理解相应的智能驾驶科普知识。
自动驾驶科普教诲为学生打开了认知智能驾驶行业的大门，让学生理解和懂得自动驾驶根本的知识，在未来专业选择和自动驾驶家当发展的更迭中，拥有更理性的判断，更好地适应未来发展环境。

北京渡众机器人公司的自动驾驶履带车配备线性履带底盘，搭载各种传感器，采取模块化设计，合营自动驾驶传授教化课程，方便西席通过教、学、做使学生理解自动驾驶技能的基本观点和干系开拓流程。

自动驾驶属于多学科交叉领域，涉及到电子、打算机、通信、汽车与交通等多方面知识。
发展智能驾驶传授教化须要与之匹配的课程体系，于高校或科研机构而言，发展一门新的自动驾驶学科，须要前沿技能、交叉性师资、教材及传授教化实验室等完善的软硬件配套举动步伐。
北京渡众机器人公司的自动驾驶履带车是可实际演示和操作的软硬件平台，是极好的传授教化帮手。

同时，北京渡众机器人公司的自动驾驶传授教化实训平台从市场需求出发，供应非标定制产品做事，包含和高档院校的汽车智能技能等干系专业共建、师资力量培训和各种实验实训配套搭建等等。
教程、教具均可联合开拓，并保持前沿技能的与时俱进更新，以及教诲干系产品的不断更新迭代。

三、搭配可移动感知设备实现车路协同实训

北京渡众机器人公司的自动驾驶自主导航履带车搭配智能可移动红绿灯，智能的车+聪慧的路，可以进行车路协同实训。

可移动红绿灯配有多个激光雷达、毫米波雷达、***摄像头等感知终端，实时采集路口车辆、行人、道路限速等信息，通过车联网传送给履带车载终端，便于车载终端根据路端信息来掌握履带车的行驶。

通过自动驾驶网联传授教化车，学生们能更直不雅观地进行单车智能实训和网联赋能实训。

在单车智能实训方面，能帮忙节制线控底盘测试、线控底盘故障诊断、全局路径采集、避障掌握测试、动力学测试、循迹掌握测试、环境感知故障诊断、导航定位故障诊断、毫米波雷达静态测试、毫米波雷达动态测试、双目视觉标定、双目视觉性能测试、激光雷达标定、组合惯导标定等技能。

在车路协同实训方面，能帮忙节制弱势交通参与者预警、闯红灯预警、绿波车速勾引、协作式优先车辆通畅、限速预警等技能。

目前，北京渡众机器人公司的自动驾驶履带车已成功在上海、深圳、北京、河北、山东等地的部分院校落地。
后续，渡众机器人将不断创新打破，推动产品迭代升级，在科技赋能“车路云一体化”智能交通的同时，为智能网联汽车家当高技能人才培养供应有力支撑。