人工智能科技新思维科普教具研发

——以无人驾驶汽车为例

一、总体完成情况

（一）项目基本情况

该项目涉及教具研发、教具试点应用与科普推广、软著产权等三个任务指标。

教具研发方面包括无人驾驶智能车的设计和组装模式，车辆组件和规范，对外接口设计；无人驾驶车辆跑道规范化设计，寻迹路线设计，车辆跟随和障碍物设计；无人驾驶汽车的驱动程序编程。 

软著产权方面主要包括人工智能科技新思维科普教具的使用说明书和驱动软件著作权的申请。

教具试点应用将面向小学、中学和高职等教育阶段的青少年学生开展人工智能科普实践。

科普成果为1套人工智能技术科普教具（包括科普电子读本1部和科普演示课程1套）。

项目效益方面，在省级以上的重大科普活动或展会上进行成果展示推介，并参与各级各类科普活动不少于5场次。

活动实施方面，将在石家庄桥西区、长安区、正定新区等不同片区的5所学校进行科普知识宣传，科普活动累计3500余人次。

（二）总体进展情况

该研究拟定的各项任务基本完成，对标各项绩效指标均获得良好以上。完成必要指标如下：

教具研发与实现：无人驾驶智能小车设计、组装模式、车的组件与规范文档、对外接口设计文档、无人驾驶车跑道规范化设计图、寻迹路线设计图、车辆跟随及障碍物设计图、无人驾驶汽车驱动程序。

人工智能技术科普教具1套：含配套科普电子读本1部、科普演示课程1套。（科普电子读本及科普演示课程课件可查阅相关附件）

软著：1项。

科普活动：5场次，科普活动累计3500余人次。

科普演示课程视频如下：

1、自动驾驶技术发展历程和展望总览

2、智能小车概述

3、智能小车安装与运行

4、智能小车的核心构成

5、智能小车目标检测功能实现

6、智能小车人脸追踪算法的实现

二、取得的重要成果及效益

（一）主要成果产出情况

一是教具研发与实现。二是软著产权。三是教具试点应用与科普推广。人工智能技术科普教具包括配套的科普电子读本和演示课程，并以多种形式向公众传播科学知识。

（二）成果应用及其经济社会效益

通过智能小车进校园系列活动，学生对无人驾驶技术有了更深入的了解，提升了人工智能创新思维能力，激发了浓厚的学习兴趣。无人驾驶技术的应用将对交通运输、物流和城市规划等领域产生深远影响。通过科普活动，公众提高了对无人驾驶技术的认知，增强了对人工智能前沿技术发展的理解，激发了学生的创新思维和加强了团队合作意识。

三、科普教具具体情况

无人驾驶智能车也可称之为轮式移动机器人，其主要依靠车内的以机器人系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。无人驾驶智能车通过摄像头、激光雷达、超声传感器等设施感知路况和识别标识，并模拟人的思维习惯和交通规则进行自动驾驶。目前，无人驾驶智能车被广泛应用于科研、救灾、军事等领域。教具展示如图所示：

（一）无人驾驶智能小车功能

自动驾驶：无人驾驶智能小车具备自主导航和自动驾驶功能，可以在没有人为干预的情况下行驶。它使用多种传感器（如激光雷达、摄像头、超声波传感器等）和先进的算法来感知、理解周围环境，规划行驶路线并实现精确控制。

环境感知：智能小车通过传感器来感知和理解周围环境。这些传感器可以检测道路、交通标志、障碍物、行人和其他车辆等物体，并将感知到的信息传输给车辆的控制系统，从而使其能够做出适应性的决策。

高精度定位：为了实现精确的自动驾驶，智能小车配备了高精度的定位系统，通过使用全球定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）、激光雷达等传感器来实现准确的定位信息，避免碰撞。

实时规划与决策：智能小车拥有强大的计算能力和先进的算法，能够实时规划行驶路径并做出决策。它可以综合考虑当前的交通状况、道路限制、乘客需求等因素，以最优方式驾驶车辆。

智能安全系统：无人驾驶智能小车配备了多重安全系统，以确保行驶的安全性。这些系统包括防碰撞传感器、自动紧急制动、车道保持辅助、盲点监测和交通标志识别等功能，可以帮助车辆避免潜在的危险和事故。

人机交互界面：智能小车还提供人机交互界面，以便与乘客进行交流和指导。通过语音识别和语音合成技术，使乘客能够直接与车辆进行对话和控制。

数据记录和分析：智能小车能够记录和分析大量的行驶数据，包括传感器数据、路况信息、乘客偏好等。这些数据有助于改进车辆的性能和提升自动驾驶系统的准确性。

（二）无人驾驶智能小车工作原理

感知（Perception）：无人驾驶智能小车通过使用多种传感器来感知周围环境。常见的传感器包括激光雷达、摄像头、雷达和超声波传感器等。这些传感器收集来自车辆周围的数据，例如道路、障碍物、行人、交通标志等信息。

环境理解（Environment Understanding）：收集到的传感器数据经过处理和分析，以建立对周围环境的准确理解。这包括物体检测、目标跟踪、地图构建等算法。通过对环境的理解，车辆能够确定车辆所在位置、预测其他目标的行为以及识别潜在的障碍物。

路径规划（Path Planning）：基于对环境的理解，无人驾驶智能小车可以规划行驶路径。路径规划算法考虑到车辆的目标和限制条件，如交通规则、道路状况、速度限制等，以确定车辆如何安全达到目的地。

决策制定（Decision Making）：无人驾驶智能小车根据感知和环境理解的结果做出决策，决策制定涉及到识别和预测其他交通参与者的行为，判断何时变道、停车、加速等，并根据这些决策生成相应的控制指令。

控制执行（Control Execution）：控制指令传递给车辆的执行系统，包括车辆的操纵系统、刹车系统、油门系统等。这些系统根据控制指令来实现车辆的操控，以实现预定的行驶路径和行为。

实时反馈和调整（Real-time Feedback and Adjustment）：无人驾驶智能小车通过持续的感知和环境理解，以及对决策和控制的实时反馈，对行驶过程进行调整和优化，以便适应变化的路况和交通状况，确保安全和高效行驶。

实物演示视频如下：

避障

目标跟踪

人脸检测

巡线

遥控功能