PracticeandIntroductionofAdvancedDriverAssistanceSystems
课程代码
责任教师
常晨
课程属性
通识教育
课程性质
选修
学分
2
总课时
32
理论课时
实践课时
0
课外学时
8
课程属性：公共基础/通识教育/学科基础/专业知识/工作技能，课程性质：必修、选修
一、课程介绍
1.课程描述（中英文）：
ADAS自动驾驶入门实践课程，是人工智能技术理论快速发展，与互联网技术、大数据及现代工业技术开始广泛结合的情况下，开展的理论+实践的综合性实用课程，是面向全校低年级本科生的实践性课程，是探索问题驱动、竞赛牵引、自主创新的的初始环节。本课程以全方位，创新性的思维方式来探讨人工智能领域。
本课程包括看车、造车、开车、写车、算车、玩车、赛车及谈车八大环节。通过该课程的学习和大量实践，要求同学们掌握基本的行业与专业理论知识和专业技术，并能够利用这些理论和技术，开拓新思维，在新的领域进行创新或将新技术带入旧的系统中，以开发新的成果。
PracticeandIntroductionofADAS(AdvancedDriverAssistanceSystems)courseisacomprehensivepracticalcourseoftheoryandpracticeundertheconditionoftherapiddevelopmentofartificialintelligencetechnologytheoryandtheextensivecombinationofInternettechnology,bigdataandmodernindustrialtechnology.Itisapracticalcourseforthelowergradesundergraduatestudentsinthewholeschool,anditistheinitiallinktoexploretheproblemdriven,competitiontractionandindependentinnovation.Thiscourseexploresthefieldofartificialintelligenceinacomprehensiveandinnovativewayofthinking.
Thiscourseincludeseightparts:watchingcars,buildingcars,drivingcars,codingcars,calculatingcars,playingcars,racingandtalkingaboutcars.Throughthestudyandpracticeofthiscourse,studentsarerequiredtomasterthebasicindustryandprofessionaltheoreticalknowledgeandprofessionaltechnology,andcanusethesetheoriesandtechnologiestoopenupnewideas,innovateinnewareasorbringnewtechnologyintotheoldsystemtodevelopnewresults.
2.设计思路：
看车：是课程的基本介绍，带领学生了解人工智能领域的基本概念。
造车：介绍智能小车的基础框架、所使用的计算机编程语言以及开发环境。
二、课程目标
本课程的目标是梳理人工智能、自动驾驶基础理论教学素材，开展演示性、综合性和创新性案例库建设，并培养学生理论创新的能力和激发学生深入探究的热情，促进其在人工智能理论上创新和创造性解决实际问题的能力。
课程学习结束，综合学生的知识、能力和素质，应能达到以下几个方面：
（1）了解我国人工智能领域的重要技术、方针政策和行业前景等；
（2）掌握基于自动驾驶的人工智能理论的实践任务，增强学术实践能力和对理论的认识深度。
（3）通过竞赛激发学生探求解决问题的方法和途径，培养学生发现问题、分析问题、解决问题的能力，促进其在人工智能理论上创新和创造性解决实际问题的能力。
（4）提升全局意识、辩证思维和理性思考能力，利用所学知识理论分析、理解现实问题；提升科学素养、增强会责任感（情感目标与价值目标）。
三、学习要求
ADAS自动驾驶入门实践课程是一门涉及人工智能，大数据等诸多新兴科技的综合性的课程，作为一门基于新模式、新方法的课程，要求学生掌握一定的理论基础和专业技能，而且要有一定的创新意识和兴趣，做到技术上先进，理论上合理。要达到以上学习任务，学生必须：
（1）按时上课,上课认真听讲，积极参与课堂讨论、作业典型案例分析。本课程将包含较多的实践任务、小组讨论、小组竞赛等课堂活动。
四、教学内容
内容顺序
主题
课时
讲授内容
思政点
技术概论
4课时
通过人工智能的发展历程，展示前沿科技，提高学生对先进技术的掌握能力与学习兴趣。
开发环境
介绍智能小车的整体框架，模块化构成，常用的计算机编程语言，以及讲述课程所需要的整体开发环境，完成配置
通过软硬件介绍，使学生能够更加直观的理解工程类项目的本质，提高学生的动手能力。
构建数据
构建模型
通过传统的人工智能算法，培养学生的人工智能思维与指导学生进行实际操作，在实践中熟练使用理论知识。
模型训练
在实践过程中介绍GPU服务器训练平台，以及如何进行基本的模型调优和更高级的调优算法
结合实际案例，让学生深刻体会到人工智能的便捷与强大，了解如何将理论更好的结合到实践中，培养学生的自主学习能力。
模型部署
在实践中介绍激光雷达、景深传感器原理及应用，模型的训练、部署、加载等过程，完成竞赛前的准备
通过介绍额外的功能模块，提高学生的创新思维，指导学生完成创新内容，提高学生的课程参与度与新鲜感。
分组竞赛
分成的小组进行无人驾驶小车的比赛，根据规则获得课程分数
通过竞赛驱动，提高学生的团队协作意识与责任心。
行业纵览
介绍自动驾驶行业中的发展与挑战、还有AI计算技术和现代化数据中心等前沿科技，并组织学生进行学习收获总结。
结合社会中的行业应用，实际案例，让学生能够接触到科学技术的真应用与前景，为学生提前规划学术思路与职业方向。
五、成绩评定
（一）考核方式E.其他：A.闭卷考试B.开卷考试C.论文D.考查E.其他
（二）成绩综合评分体系：
2.期末考试采取小组竞赛得分的考试形式，在倒数第二次课进行，根据小组最终成绩以及组员表现分别打分计入最终课程成绩。
3.课程综合评分方法：
30%
70%
总计
100%
评分标准：
1）平时表现评分标准
平时表现评分标准
得分
90-100分
2.能按照课堂要求并及时完成相应课堂任务，操作较为准确，解决问题的思路和方案大致正确合理。
70-89分
3.不能及时的去完成课堂要求的上机任务，且在小组进行实践过程中不能很好的配合其他组员完成实验要求。
40-69分
0-39分
注：考勤情况，全勤不扣分，无故缺勤一次扣5分，无故缺勤3次平时成绩为0。
2）竞赛评分标准
竞赛成绩满分100分，包含赛道分和创新分，赛道分占80%，创新分占20%。每个小组通过训练模型，启动智能小车的自动驾驶模式后，在赛道上进行5圈的行驶。并且每个小组有三次驾驶机会，每次都是5圈，最后取成绩最好的一次作为最终成绩。
赛道与创新的评分细则：
赛道分需要跑3圈，包含100分基础分，按错误扣分，获得单次驾驶完成分。
扣分项：
循道行驶，非避障时，不能压线，压线一次扣3分。（如果持续压线，需手动调整至外侧车道，再压在扣分）。
撞击边线（路沿石）致无法继续行驶一次扣5分（需手动调整至撞击前的位置，如果调整后连续三次撞击同一位置，当次成绩为0），如果是剐蹭边线，但不影响行驶一次扣2分。
未能避开障碍物100%撞击（丝毫没有转向迹象）一次扣5分（手动调整至撞击前位置，如果调整后三次均未能避开，当次成绩为0），有避障的趋势，且只是擦碰上障碍物一次扣2分。
注意事项：单次比赛除0分情况，产生扣分情况下，扣分最多为40分，也就是单次比赛除0分情况下，最低得分60分。
创新分需要跑2圈，满分100分，包含以下几个内容：
两圈中每圈会调整两个障碍物的位置，小车正常通过这两个位置，每次+10分，两圈共40分。
当使用饮料瓶等非训练用物品作障碍物时，在三圈的赛道分行驶中成功避开一次+10分，撞击不扣分。（一次驾驶最多+30分）
竞速挑战赛，小组为单位参加竞速挑战赛，规则：在赛道中跑3圈，根据用时计算排名，第一名+30分，第二名+20分，第三名+15分，第四名及以后+10分。（撞击边线至无法移动时可手动调整位置，但手动调整一次+5秒）。自动驾驶模型会比手动驾驶成绩更优。
注意事项：竞赛的最终成绩，按比例计入最终的课程成绩。小组获得的最终竞赛成绩为小组成员得到的平均分，由教师、助教为组长打分，由组长根据组员在整个课程中实操环节的表现情况给其他组员打出相应的最终成绩。
六、参考教材与主要参考书
1、主要参考书：
[4]王万良，人工智能导论北京：高等教育出版社.2017.08（ISBN9787040479843）。
[5]马颂德，张正友.计算机视觉：计算理论与算法基础北京：科学出版社.1998。
2、选用参考资料
[1]ADASMiniCar组件包使用指南_含web版.pdf。
[2]MOUSIKA小车快速操作指南合集_20210309.pdf。
七、学术诚信
学习成果不能造假，如作业抄袭、考试作弊、盗取他人学习成果、一份报告用于不同的课程等，均属造假行为。他人的想法、说法和意见如不注明出处按盗用论处。本课程如有发现上述不良行为，将按学校有关规定取消本课程的学习成绩。