“智能网联汽车环境感知技术”的教学方法研究*

王婉秋 黄孝慈

（上海工程技术大学 机械与汽车工程学院）

近年来，中国智能网联汽车产业呈现良好发展势头。智能网联汽车的发展态势促发了该类课程研究内容和研究方法的改革。常见的教学方法中，教学内容仅限于教材本身，已不适合智能网联汽车的发展趋势探讨多手段的教学方法的研究，以期将传统的知识传授转变为知识传授、能力培养和素质提升相结合，对培养综合性素质人才具有重要作用，本文基于智能网联汽车环境感知技术的课程性质，探讨多课程的融合教学方法、基于实践的教学方法和混合教学方法。

一、课程背景和现状

智能网联汽车是配备了先进的车载传感器、执行器和控制器装备，融合了现代化的通信技术、网络技术，具备对于复杂环境的感知力和智能化决策能力、自动控制能力，能够实现车辆与外部节点之间的信息共享和协调作用的，以综合性的节能、安全、环保、舒适为一体的新一代的职能汽车，是物联网技术在交通领域的典型化的应用。同时，发展更具智能化的汽车和实现更智慧的交通是我国在相关领域的工业化和信息化实现结合的重点方向。也是相关行业和产业实现转型升级，符合“中国制造2025战略”要求的，是交通领域的智能化和物联化的主要发展趋势。

一定程度上，物联网汽车是汽车行业、电子行业、信息行业、通信行业以及控制领域多方面技术的综合，目前在我国的发展还处于起步的阶段，关于智能网汽车的很多关键性的技术还在不断的摸索和发展当中，不可忽视的是，确实还有很多相关方面的技术问题亟待解决。例如：智能网汽车的形式状态与环境感知方面的能力问题：车辆在路径规划方面的感知、车辆行驶的安全性和稳定性、车辆在相关方面无线设备的兼容能力和频谱共存能力等等。因此，智能网汽车的环境感知技术方面的研究将是智能网汽车升级和发展的关键。近年来，欧美日等国家通过政策和研发引进等方式，加强了智能网汽车在跨界协同技术的研发、实验以及测试环境的建设、相关智能网联产品的开发等方面的投入力度。我国虽然起步较晚，但是政府和政策在相关方面的支持力度也是比较大的，并在智能网联汽车环境感知技术方面取得了一定的成绩和成就。

二、课程性质

“智能网联汽车环境感知技术”是一门适用性较强的课程，其内容包括视觉传感器、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达的结构、原理、特点、类型、标定、测试和应用等，同时涉及道路交通环境中车辆、行人、交通标志、交通信号灯、道路的识别实训[1]。智能网联汽车作为道路交通（环境）动态系统里运行的新型车辆，其环境感知技术是一门涉及多学科的综合性学科。其教学方法应多样化，兼顾课程特点，应从系统的角度去思考教学的相关问题。

三、多课程的融合教学

随着课程之间关联度的日益紧密，探讨课程之间的融合教学方法成为发展趋势。“智能网联汽车环境感知技术”教学内容不仅涉及环境感知技术的内容，而且涉及“交通工程”“道路交通安全”等课程的内容。以道路交通系统的角度，研究多课程之间的融合教学方法，以使学生的知识不仅仅局限于某一课程，而是在多课程之间建立桥梁，实现知识的融会贯通。

（一）与“交通工程”课程的融合

智能网联汽车环境感知传感器的感知对象涉及道路交通（环境）系统里的动态对象和静态对象[3]，其中瞬时变化的交通流信息对智能网联汽车的安全行驶影响重大，其与道路几何线形以及标志、标线、信号灯等道路交通安全管理设施共同构造了智能网联汽车的运行环境。此时，“智能网联汽车环境感知技术”和“交通工程”课程出现了知识的融合，如：当智能网联车发生换道驾驶行为时，其感知对象的选取就涉及“交通工程”中交通流理论的换道模型[2]；智能网联汽车通过设置了“绿波带”的连续几个信号灯时，智能网联汽车传感器的感知对象不仅考虑当前信号灯，而且前方连续几个信号灯也应作为感知对象，进行联合感知，其与“交通工程”中交通信号灯联动控制内容有关；智能网联汽车的实时运行受标志、标线等道路交通安全管理设施的制约，面对纷繁复杂的道路交通安全管理设施，如何从中识别出对驾驶行为影响重大的主要道路交通安全管理设施，这与“交通工程”中的交通管理与控制内容相关。“智能网联汽车环境感知技术”和“交通工程”课程知识重叠的区域，授课内容如果仍然拘泥于课本，仅用寥寥数语描述感知对象的选择原则，未进行课程之间知识的引申和融合，学生势必会囫囵吞枣，在编程实训环节出现不知所措的情况。智能网联汽车传感器的选择和设置，很大程度与其所处的环境相关，不同的环境选取不同的传感器，设置不同的数量，因此，在本课程的教学中，需将“交通工程”课程的相关知识进行牵引，实现融合教学。

（二）与“道路交通安全”课程的融合

“道路交通安全”是包括交通事故致因、事故预防、交通安全评价、交通安全管理等内容的一门学科[4]。智能网联汽车的环境感知技术与交通安全难以分割，智能网联汽车行驶于道路交通环境的首要目标，即安全。在智能网联汽车行驶过程中，该如何识别哪些系统因素是危险因素，哪些系统因素是非危险因素？针对危险因素，采用何种传感器去感知？感知精度是否满足安全需求？传感器的设置位置和数量是否合适？基于这些行驶安全问题提出的授课内容与“道路交通安全”课程关系紧密。“道路交通安全”课程中事故发生原因、事故黑点鉴别、安全评价、事故调查等内容为智能网联汽车的环境感知提供了安全理念支撑。融合安全理念的授课内容，使学生更易理解智能网联汽车环境传感器的感知原理、设置原则等内容，为学生展现了“安全”的智能网联汽车环境感知技术。

以城市道路交叉口为例，交叉口是城市道路的事故多发点，各种车型在交叉口交汇、分离，致使各种车流在交叉口存在时间、空间的重叠。尽管在交叉口交通设计中，通过信号灯配时设计与交叉口路面渠化设计已将不同行驶方向的交通流的冲突从时间和空间上进行了最大程度的避免，然而仍然会存在事故风险区域。交叉口设置的信号相位、交叉口的路面渠化设计均是环境感知传感器的捕捉对象，并且智能网联汽车环境感知传感器的设置与其所处交叉口的交通流运行密切相关。以两个相位的交叉口与设置了专左相位的四个相位交叉口为例，由于其交通流的运行差异性较大，事故风险因素也差异较大，其中二个相位的交叉口由于直行车辆和左转车辆的冲突未通过信号灯配时设计从时间上进行分离，存在较大的碰撞风险，因而成为环境感知传感器的重点感知对象。针对交叉口右转弯车辆，由于其存在与直行非机动车的碰撞风险，无论二相位或者四相位的交叉口均应加以关注。简言之，面对交叉口的复杂环境，应分析交叉口事故风险的诱因，有针对性地进行甄别，提高诱因对象的识别精度和速度，以为后续事故风险的规避提供前期的数据支持。

四、基于实践的教学方法

为了更深入地了解智能网联汽车的环境感知技术，针对环境感知传感器的认知、装配、调试、测试、标定，以及图像目标的识别，设置课程实践环节。以环境感知传感器的认知、标定和视觉传感器图像目标的识别为例，设计基于实践的教学方案。通过实践教学，引导学生将课堂中的理论知识与实践进行有机结合，培养学生理论联系实际的能力。

（1）学生依托于课堂内容，设计调查表格，深入汽车主流品牌的销售4S店，了解视觉传感器、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达在各主流品牌汽车智能辅助驾驶系统中的实际应用。基于调查统计数据，指导学生统计分析视觉传感器、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达在各主流车中的应用现状，鼓励学生设计讨论议题，在课堂上各抒己见，通过讨论、辩论的形式，加深学生对各个传感器的认知及适用条件的理解，最终形成环境感知传感器的认知实训报告。

（2）鉴于在校大学生中拥有驾照学生的比例逐年增加的趋势，可以设置基于在校学生自身驾驶体验的实践教学活动。学生采取问卷调查的形式，依托于前期调查的汽车销售4S店各主流品牌汽车的智能辅助驾驶系统的统计数据，设置问卷调查表格，收集在校大学生对智能辅助系统的驾驶体验数据，以及回馈意见。通过该实践活动，加深学生对环境感知传感器的使用效果的认知，并提出自己的见解，形成实训报告。也可以基于学生的知识和能力水平，组织相关方面的创意和设计大赛，正向宣传和引导在相关方面有浓厚的兴趣或者是有一定想法的学生积极的参与创意和设计大赛。一方面，邀请行业内部的专家和技术人员做相关方面的指导和评价；另一方面，积极地寻找愿意提供相关支持的企业做相关的场地和材料支持，让学生充分发挥自身优势和想法的机会和平台，让学生在参与比赛的过程中更加开拓视野，更深入地了解相关方面的知识和内容。对于比赛最后的评优作品，相关专家可以给予更多的指导意见，给学生更大的发展空间，优秀学生也可以公开谈一谈自己参加此次比赛的新的体会和收获，其模范带头作用能带动更多的学生去勇敢地尝试，形成一定的创造和创新意识，有一定的社会责任感和担当，在相关领域的学习和发展中更自信、大胆，更敢于尝试。

（3）视觉传感器和激光雷达的标定内容较复杂。以视觉传感器的标定为例，为了加深学生对该知识的理解，设计标定方案，以小组为单位进行视觉传感器的标定，通过实践环节，熟悉标定流程，正确完成环境感知传感器坐标系和车辆坐标系之间的数据变换，形成标定报告。

（4）针对视觉传感器图像目标的识别，设计基于多课程的融合教学理念的实践环节。以小组为单位，学生实地采集或网上收集不同等级公路、城市道路的交通运行环境图像，针对不同的环境影像，自我甄别，识别对智能网联汽车安全行驶有较大影响的感知对象，进行有效识别，并通过翻转课堂的形式，学生展示其识别成果。以山区高速公路为例，由于受地形地貌的影响，公路急弯陡坡形态较多，为了保证行车的安全性，山区高速公路设置了较多的警告标志，针对该特点，山区高速公路的识别对象可以选择警告标志及车道线。而针对城市道路，移动的行人和非机动车是影响行车安全的主要因素，识别对象可以选择行人或者非机动车。为了提高学生的兴趣，可以选取事故多发的“黑点”路段，激发学生对该事故“黑点”路段的事故致因分析，从而引导学生提出有针对性的对象识别方法。通过该环节，学生不再被动枯燥地识别某个目标，而应根据实际道路交通环境，有目的地识别对交通安全影响较大的对象，增加了图像识别的趣味性。

五、混合教学方法

混合教学模式以“线上+线下”的教学模式，线下即以课堂为主要阵地的面授教学模式，线上则以网络平台为载体的在线教学模式[5]。混合教学模式是互联网不断发展背景下新兴的教学模式。混合教学模式兼顾了线上教学的多样性和线下教学的高效性，使学生在掌握基本知识的基础上又拓展了视野。

（一）线上教学模式

（1）授课老师通过超星泛亚学习通，建立课程平台，平台涉及完整的资料库，包括授课课件、授课录播视频、教学大纲、多媒体资料库、习题库等。课程平台通过经典的案例、翔实的内容、充分的资料，既便于学生开展预习、复习、自测等自习内容，又对教师授课起到积极的辅导助力作用。

（2）针对多课程的融合教学理念，邀请校外本课程、“交通工程”“道路交通安全”课程专业教师为学生开展线上专题讲座，并就学生提出的问题进行针对性的讲解，以问题为导向的线上讲座教学方式，改善了课堂中以教师讲授为主的授课局面。

（3）智能网联汽车的发展已进入快速发展阶段，然而教材的内容一般较为滞后，若拘泥于教材内容，势必会因循守旧，不能反映智能网联汽车的新知识、新技术和新技能。线上教学手段为学生了解智能网联汽车方面的新技术创造了可能，教师基于章节教学目标的基础，设置相应的研究课题小组，学生根据个人兴趣进行选择，通过线上查阅相关的国内外研究现状，了解智能网联汽车环境感知技术的最新研究成果和研究进展。教师通过引导学生在线学习本课程有关的国内外研究现状、研究成果，依托研究课题中的实际案例，以生动、鲜活的案例激发学生对课程知识点的兴趣，指导学生完成相应的课题。

（二）线下教学模式

相对于线上教学模式的广，线下教学模式更注重的是精。通过面对面的教课方式，教学效率较高。

1.因材施教

由于学生的成长背景、性格、价值观等方面的差异性，所以无论是线上教学还是线下教学，学生对于课程的接受和吸收程度一定是有差别的。因此，教师在进行线下课程的教学时，一定要重视学生的个性发挥，重视学生课堂主体作用的发挥。对于对智能网联汽车环境感知技术兴趣和理解能力较强的学生，可以提供更多的参与实践活动的机会，让学生在接触更多方面内容的基础上进一步开拓眼界，发散思维；对于对智能网联汽车环境感知技术理解一般、反应一般的学生，要重视以更多的应用案例和更多形式的教学材料去吸引学生的兴趣，重点巩固学生在基础理论方面的能力。

2.线上线下相辅相成

对于学生在线上已经学到的知识，教师可以有重点地在线下课堂进一步强调和巩固；对于在线下强调过的内容，教师也可以利用线上平台进一步拓展和诠释。

更符合学生需求的线下教学方式才更能将学生的注意力集中在课堂上。

教师依据学生线上的学习成果，针对相关知识进行线下的稳固和提高，并开展以问题为导向、以案例为导向、以课题为导向的授课方式，积极激发学生的学习热情，开展以学生为导向的翻转课程模式。采取多样化的教学方式，提高线下教学课堂的趣味性和有效性。

六、结论

“智能网联汽车环境感知技术”是一门综合性和实践性较强的一门课程，以道路交通系统的角度开展多课程的融合教学，以及基于实践的教学有效体现了该课程综合性特点和实践性的特点，利用新兴的互联网开展“线上+线下”的混合教学模式，为学生既提供了多样化的教学资源，又兼顾了线下教学的高效性。通过多样化的教学方法的融合教学，以满足智能网联汽车快速发展对人才的需求。