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【子项目任务】

【任务一】回顾车轮上的历史

一、学习工具

1.学习任务单

2.书籍:《车轮上的历史》《自动驾驶之争》

二、学习活动

快速阅读《车轮上的历史》《自动驾驶之争》了解交通工具发展的历史,绘制交通工具发展的历史时间轴。

1.以时间为轴梳理交通工具发展的历史。

三、学习成果

车轮发展时间轴。

四、学习评价

【任务二】畅想 30 年后的汽车

一、学习工具

1.学习任务单

2.平板电脑、DeepSeek、通义千问、豆包等

二、学习活动

汽车作为现代社会不可或缺的交通工具,其发展始终与科技进步紧密相连。如今,科技的飞速发展正不断重塑汽车的形态与功能。那么,30 年后的汽车会是怎样的呢?它使用的能源是否会更加清洁环保?在功能配置上,又将如何借助人工智能技术,提供更加便捷、智能的出行体验?而在外观设计上,是否会突破传统,展现出前所未有的造型?请大胆设想,描绘出你心中 30 年后的未来汽车。

1.请先独立思考,然后将你的设想记录下来。

2.与同伴分享你的设想,讨论交流哪些设想可能会实现?哪些不太可能会实现?可以从可行性、技术瓶颈、社会接受度、环境影响等角度对你们的设想进行评价。

3.组内讨论交流,形成小组的设想,记录在以下表格中,并在班级内交流分享。

4.询问AI大语言模型(如DeepSeek、豆包、通义千问等),看看AI大语言模型如何预测 30 年后汽车的发展趋势。比较你的预测与AI的预测有哪些不同,记录在下表中。

三、学习成果

30 年后的汽车畅想蓝图。

四、学习评价

【任务三】认识自动驾驶

一、学习工具

1.学习任务单

2.书籍:《自动时代:无人驾驶重塑世界》

二、学习活动

1.阅读以下材料,完成填空。

自动驾驶汽车是一种新型的智能汽车,它装备了高科技的传感器、控制器和执行器等设备,并且结合了现代通信和网络技术。这种汽车能够感知复杂的环境,做出智能的决策,并且可以与其他车辆、行人、道路甚至是云端进行信息交流和共享。最终,自动驾驶汽车的目标是能够代替人类驾驶员来操作车辆。因此,它也被称作智能网联汽车。

简单来说,自动驾驶系统就像是汽车的大脑和感官。就像人类驾驶员需要观察路况、思考路线并控制车辆一样,自动驾驶汽车也需要通过它的“眼睛”来“看”清周围的环境,然后将这些信息传递到它的“大脑”中进行处理,最后做出决策并通过“四肢”来控制车辆的行驶方向。所以,自动驾驶汽车的三大关键系统就是“感知”“决策”“执行”,它们分别对应着人类的“眼睛”“大脑”“四肢”。

自动驾驶汽车三大关键系统

2.绘制自动驾驶汽车系统组成框图。

三、学习成果

自动驾驶汽车系统构成图。

四、学习评价

【任务四】了解自动驾驶等级水平

一、学习工具

1.学习任务单

2.中国国家标准GB/T 40429-2021《汽车驾驶自动化分级》

二、学习活动

1.绘制汽车驾驶自动化水平分级图。

阅读中国国家标准GB/T 40429-2021《汽车驾驶自动化分级》,完成以下表格。

根据“开启自动驾驶功能后,驾驶员是否应该处于驾驶状态”这一标准,自动驾驶以L3 级为分界线,分为辅助驾驶和自动驾驶。理论上讲,只有L3 级以上(包括L3 级)才能称之为自动驾驶。自动驾驶汽车最理想的状态是最高级别L5 级(完全自动驾驶),即其能在所有道路环境下执行完整的动态驾驶任务和动态驾驶任务支援,全程无需驾驶员介入,此时的自动驾驶汽车又可以称之为无人驾驶汽车。

以金字塔的形式绘制汽车驾驶自动化水平分级图。

三、学习成果

汽车自动化驾驶分级金字塔图。

四、学习评价

【任务五】了解自动驾驶典型应用场景

一、学习工具

1.学习任务单

2.书籍:《自动时代:无人驾驶重塑世界》

二、学习活动

自动驾驶除了可以用在日常家庭出行场景中,还可以用在哪些场景中?

三、学习成果

自动驾驶应用场景图。

四、学习评价

【任务六】了解自动驾驶技术路线

一、学习工具

1.平板电脑、DeepSeek、通义千问、豆包等

2.书籍:《自动时代:无人驾驶重塑世界》

二、学习活动

阅读以下材料,完成以下表格

自动驾驶技术主要有以下三种技术路线:

(1)纯视觉方案

核心特点:以摄像头为主要感知设备,通过深度学习算法对摄像头采集的图像数据进行处理和分析,从而实现对周围环境的感知和理解。

代表企业:特斯拉是这一路线的典型代表。特斯拉的 FSD(全自动驾驶)系统主要依靠车辆周围的多个摄像头,结合强大的计算芯片和先进的算法,实现自动驾驶功能。

优点:成本相对较低,摄像头的硬件成本和部署难度都较小,且随着计算机视觉技术的发展,其性能不断提升。

缺点:对光照条件和天气状况较为敏感,例如在强光、弱光、雨雪等恶劣天气下,摄像头的成像质量会受到影响,从而降低系统的感知精度。

(2)多传感器融合方案

核心特点:综合运用多种传感器,如激光雷达(LiDAR)、毫米波雷达、摄像头等,并辅以高精度地图的支持。通过不同传感器的优势互补,实现对环境的全方位、高精度感知。

代表企业:谷歌Waymo、百度 Apollo 等。Waymo 的自动驾驶系统采用了多传感器融合技术,其车辆配备了高性能的激光雷达、摄像头和毫米波雷达。百度 Apollo 也在多传感器融合方面进行了大量研发和测试,利用多种传感器数据的融合,提高自动驾驶的安全性和可靠性。

优点:在复杂环境下的表现更加可靠,能够应对各种天气和光照条件,感知精度高。

缺点:初期投入成本较高,传感器的安装、校准和维护较为复杂。

(3)车路协同(V2X)方案

核心特点:车辆通过无线通信技术与周围的车辆、基础设施(如道路、交通信号灯等)、行人等进行信息交换和共享。这种方式不仅依赖车辆自身的感知和决策能力,还借助外部信息来优化行驶路径和提高安全性。

代表企业:在中国,华为等企业在车路协同领域进行了积极探索。华为的“5G+AI”融合策略,通过 5G高速通信网络,实现车辆与外界的高效信息交互。

优点:能够实现更高效的交通管理,减少交通拥堵,提高整体交通系统的安全性。

缺点:需要大规模的基础设施建设和通信网络支持,实施难度较大,且需要不同部门之间的协调合作。

三、学习成果

不同自动驾驶技术路线比较表。

四、学习评价

【任务七】了解自动驾驶带来的伦理问题

一、学习工具

1.学习任务单

2.书籍:《自动时代:无人驾驶重塑世界》

二、学习活动

1.自动驾驶汽车在不可避免的碰撞中应优先保护车内乘客还是车外行人?你对这个问题持什么样的观点,请思考后,写下来,并与同伴分享。

2.自动驾驶汽车制造商应对其车辆在事故中的道德决策承担全部责任吗?你对这个问题持什么样的观点,请思考后,写下来,并于同伴分享。

三、学习成果

学习任务单。 AGl+7DF3s36FX6/boyVK4BC4V5GYMB/fLSd7aGkQyPU3gSeT6Dv27krmp7yW28tg

四、学习评价

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