1、 1 / 13北京理工大学研究生精品课程建设立 项 申 报 书（2019 年立项 2020 年预备）课 程 名 称 ： 智能车辆基础 课 程 代 码 ： 0300084 申报人姓名： 陈慧岩 联 系 电 话 ： 68912526 所 属 学 科 ： 机械工程 所 属 学 院 ： 机械与车辆学院 申 报 日 期 ： 2019 年 3 月 19 日 研究生院 制二一九年一月2 / 13填 表 说 明1. 本表用钢笔填写或打印，要求字迹清楚、端正，内容翔实、准确。2. 申请人所填内容，由所在学院负责审核。3. 所填论文或专著须已在正式刊物上刊出或正式出版，截止时间是2018 年 12 月 31 日。
2、4. 如表格篇幅不够，可另加页。5. 申报书及附件等内容，将上传到研究生院网站的课程网页。3 / 13一、申报课程及课程负责人基本情况课程名称 智能车辆基础 讲授学时 32 实践学时 12课程面向 学术博士 学术硕士 工程博士 专业硕士课程类型 公共课 基础课 核心课 全英文 近 5 年 课 程 表 代码、课程名称、主讲教师、选课总人数、成绩平均分、最高分、 最低分、均差（ 本项由研究生院负责提供 ）姓名 陈慧岩 性别 男 出生年月 1961.3职称 教授 学位 博士 学科专长 车辆工程课程负责 人简况手机 13910333062 E-mail chen_h_课程负责人近三年来承担的研究课题、
3、发表的相关论文及获得的奖励荣誉等情况。1、研究课题1 *矢量推进技术，527 万2 遥控扫雷车，90 万2、发表的相关论文1 Yu Zhang, Huiyan Chen, Steven L. Waslander, Jianwei Gong, Guangming Xiong, TianYang, and Kai Liu. Hybrid Trajectory Planning for Autonomous Driving in Highly Constrained Environments J.IEEE Access, 2018, 6, 32800-32819. 2 Yu Zhang, Huiya
4、n Chen, Steven L. Waslander, Sheng Zhang, Tian Yang, Guangming Xiong, and Kai Liu. Toward a More Complete, Flexible, and Safer Speed Planning for Autonomous Driving via Convex Optimization J. Sensors, 2018, 18(7), 2185-2213.3 Kai Liu, Jianwei Gong, Shuping Chen, Yu Zhang and Huiyan Chen. Model Predi
5、ctive Stabilization Control of High-speed Autonomous Ground Vehicles Considering the Effect of Road Topography J. Applied Sciences, 2018, 8(5), 822-838.4 刘凯, 龚建伟, 陈舒平, 张玉, 陈慧岩. 高速无人驾驶车辆最优运动规划与控制的动力学建模分析J. 机械工程学报, 2018, 54(14), 141-151.3、获得的奖励情况1 获北京市教育教学成果一等奖一项（排名第 2）2 以第一主编编写的“无人驾驶汽车概论”获第六届兵工高校优秀教材
6、一等奖3 以第一主编编写的“车辆信息技术”获北京理工大学第十二届优秀教材二等奖4 获国防技术发明二等奖（排名第 1）5 2016 年培养硕士张瑞琳自动驾驶车辆电控制动技术研究论文获得北京理工大学优秀学位论文。4 / 13二、教学团队简况姓名 性别 出 生 年 月 职称 学位 担任本门课程教学学时陈慧岩 男 1961.3 教授 博士 12龚建伟 男 1969.4 教授 博士 9熊光明 男 1975.4 副教授 博士 9吴绍斌 男 1972.3 副教授 博士 9吕超 男 1988.9 讲师 博士 9人员构成教学团队近三年来承担的研究课题、发表的相关论文及获得的奖励荣誉等情况。1、教学改革研究课题1
7、 课程组承担的“智能车辆基础”作为北京理工大学研究生“明星”课程培育项目获得 2017 年研究生教学水平建设项目立项（2017K-07） 。2 课程组获批 2018 年北京理工大学教育教学改革专项项目 1 项：基于 ILOs 的“无人驾驶车辆理论与设计” 课程建设。3 课程组获批北京理工大学第十一批教育教学改革立项项目项：“中国制造2025”背景下“智能网联汽车技术”工程人才培养模式的研究与实践。4 课程组获批北京理工大学第十批第三批次教育教学改革立项项目项：以“智能机器人创意与设计”课程为例，探索学生为主体、阶梯进步为导向的校级实验选修课培养模式。5 / 132、学术研究课题1 龚建伟，兵器
8、装备预先研究项目，基于驾驶行为学习的决策规划与运动控制技术，2018.1-2020.12，140 万2 熊光明，兵器装备预先研究项目，履带式无人车混合动力及遥控技术研究，2018.6-2019.6，110 万3 吕超，上海汽车工业科技发展基金重点项目，人类驾驶员城区环境下道路交叉口行驶的决策规划模型研究与应用，2018.9-2020.2，150 万3、发表的教改论文12018 年 10 月，课程组在“第二十九届全国研究生院工科研究生教育工作研讨会”发表教改论文篇“智能车辆研究生课程建设与实践探索” 。4、发表的学术论文1 Yu Zhang, Huiyan Chen, Steven L. Was
9、lander, Jianwei Gong, Guangming Xiong, TianYang, and Kai Liu. Hybrid Trajectory Planning for Autonomous Driving in Highly Constrained Environments J.IEEE Access, 2018, 6, 32800-32819. 2 Yu Zhang, Huiyan Chen, Steven L. Waslander, Sheng Zhang, Tian Yang, Guangming Xiong, and Kai Liu. Toward a More Co
10、mplete, Flexible, and Safer Speed Planning for Autonomous Driving via Convex Optimization J. Sensors, 2018, 18(7), 2185-2213.3 Kai Liu, Jianwei Gong, Shuping Chen, Yu Zhang and Huiyan Chen. Model Predictive Stabilization Control of High-speed Autonomous Ground Vehicles Considering the Effect of Road
11、 Topography J. Applied Sciences, 2018, 8(5), 822-838.4 Kai Liu, Jianwei Gong, Arda Kurt, Huiyan Chen and Umit Ozguner. Dynamic Modeling and Control of High-speed Automated Vehicles for Lane Change Maneuver J. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 2018, 3(3), 329-339.5 Yu Zhang, Huiyan Chen, Ste
12、ven L. Waslander, Tian Yang, Sheng Zhang, Guangming Xiong, and Kai Liu. Speed Planning for Autonomous Driving via Convex OptimizationC. 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)Maui, Hawaii, USA, November 4-7, 2018,pp:1089-10946 Boyang Wang, Jianwei Gong, Ruizeng Zha
13、ng, Huiyan Chen.Learning to Segment and Represent Motion Primitives from Driving Data for Motion Planning Applications.21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) Maui, Hawaii, USA, November 4-7, 2018,pp:1408-14147 Guangming Xiong, Tian Yang, Minghong Li, Yu Zhang, Wei
14、long Song, Jianwei Gong.A Novel V2X-based Pedestrian Collision Avoidance System and the Effects Analysis of Communication Delay and Packet Loss on Its applicationC. In IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety (ICVES), Madrid, Spain, 2018.8 Guangming Xiong , Ziyi Kang , Hao L
15、i , Weilong Song, Yaying Jin and Jianwei Gong.Decision - making of Lane Change Behavior Based on RCS for Automated Vehicles in the Real Environment.2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), Changshu, Suzhou, China, June 26-30, 2018,pp:1400-14059 Kaijin Ji,Huiyan Chen, Huijun Di, Jianwei Gong, G
16、uangming Xiong, Jianyong Qi, Tao Yi.CPFG-SLAM:a robust Simultaneous Localization and Mapping based on LIDAR in off-road environment.2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) Changshu, Suzhou, China, June 26-30, 2018,pp:650-6556 / 1310Boyang Wang,Zirui Li, Jianwei Gong, Yidi Liu, Huiyan Chen, Cha
17、o Lu.Learning and Generalizing Motion Primitives from Driving Data for Path-Tracking Applications.2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)Changshu, Suzhou, China, June 26-30, 2018,pp:1191-119611Yongqiang Ding, Huiyan Chen, Jianwei Gong, Guangming Xiong and Gang Wang.Model Predictive Enhanced Ad
18、aptive Cruise Control for Multiple Driving Situations. 2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)Changshu, Suzhou, China, June 26-30, 2018,pp:1717-172212Chunqing Zhao, Shaopeng Li, Fenggang Liu, Wenshuo Wang and Jianwei Gong.Influence Analysis of Autonomous Cars Cut-In Behavior on Human Drivers i
19、n a Driving Simulator. 2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)Changshu, Suzhou, China, June 26-30, 2018,pp:85-9013Zhongze Liu, Huiyan Chen, Huijun Di, Yi Tao, Jianwei Gong, Guangming Xiong, Jianyong Qi .Real-Time 6D Lidar SLAM in Large Scale Natural Terrains for UGV.2018 IEEE Intelligent Vehic
20、les Symposium (IV)Changshu, Suzhou, China, June 26-30, 2018,pp:662-66714Chao Lu, Fengqing Hu, Wenshuo Wang,Jianwei Gong, Zeliang Ding.Transfer Learning for Driver Model Adaptation via Modified Local Procrustes Analysis.2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)Changshu, Suzhou, China, June 26-30,
21、 2018,pp:73-7815Zirui Li, Boyang Wang, Jianwei Gong, Tianyun Gao, Chao Lu and Gang Wang.Development and Evaluation of Two Learning-Based Personalized Driver Models for Pure Pursuit Path-Tracking Behaviors.2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)Changshu, Suzhou, China, June 26-30, 2018,pp:79-84
22、16 刘凯, 龚建伟, 陈舒平 , 张玉, 陈慧岩. 高速无人驾驶车辆最优运动规划与控制的动力学建模分析J. 机械工程学报, 2018, 54(14), 141-151.17 熊光明, 鲁浩, 郭孔辉, et al. 基于滑动参数实时估计的履带车辆运行轨迹预测方法研究J. 兵工学报, 2017, 38(3):600-607.18 王博洋, 龚建伟, 高天云 , et al. 基于高斯混合-隐马尔可夫模型的速差转向履带车辆横向控制驾驶员模型J. 兵工学报, 2017, 38(12):2301-2308.19 陈慧岩, 陈舒平, 龚建伟. 智能汽车横向控制方法研究综述J. 兵工学报, 2017,
23、38(6):1203-1214.20 Chao Lu，Jie Huang，Lianbo Deng，Jianwei Gong.Coordinated ramp metering with equity consideration using reinforcement learning.Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems ,2017,143 (7)21 Chao Lu，Jie Huang.A Self-learning System for Local Ramp Metering with Queue Management
24、. Transportation Planning and Technology,2017,40（2）：18219822 Xiong G , Li X . Dynamic Path Following Control of a Ground Ackerman Steering Robot to Avoid a CollisionJ. 北京理工大学学报(英文版), 2017, 26(2):174-182.23 Liu K , Gong J , Kurt A , et al. A model predictive-based approach for longitudinal control in
25、 autonomous driving with lateral interruptionsC/ Intelligent Vehicles Symposium. IEEE, 2017.24 Xiong G , Li H , Jin Y , et al. Collision avoidance system with cooperative adaptive cruise control in highway entrance ramp environmentC/ International Conference on Advanced Robotics. IEEE, 2017.25 Chen
26、X , Zhai Y , Lu C , et al. A learning model for personalized adaptive cruise controlC/ Intelligent Vehicles Symposium. IEEE, 2017.26 Zhu M , Chen H , Xiong G . A model predictive speed tracking control approach for autonomous ground vehiclesJ. Mechanical Systems & Signal Processing, 2016, 87.27 Lu C
27、hao, Huang Jie, Gong Jianwei,Reinforcement Learning For Ramp Control: An Analysis Of Learning Parameters, Promet-Traffic & Transportation,2016,卷: 28 期: 4 页: 371-38128 陈慧岩, 张瑞琳, 朱晓龙 , et al. 越野无人驾驶车双回路电控-液压制动系统设计及试验7 / 13J. 北京理工大学学报, 2016, 36(7):695-700.5、出版教材1 在北京理工大学教务处资助下，由课程组编写的十三五普通高等学校无人驾驶车辆理论与
28、设计本科生教材已于 2018 年 3 月出版。2 在北京理工大学研究生院的资助下，由课程组编写的智能车辆理论与应用研究生教材于 2018 年 7 月出版。6、奖励荣誉12017 年 10 月，由陈慧岩、熊光明、龚建伟等主编的“无人驾驶汽车概论” ，获得第六届兵工高校优秀教材一等奖。22017 年底，据车云统计，年终销售榜单上，年度最受欢迎汽车书籍 TOP10 中， “无人驾驶汽车概论”排名第二。32017 年 3 月，由陈慧岩、熊光明、龚建伟等主编的“车辆信息技术” ，获北京理工大学第十二届校级优秀教材二等奖。42017 年 12 月，熊光明老师参与的“面向国家战略、基于成果导向车辆工程特色专
29、业人才培养模式改革与实践”项目，获得北京理工大学第十四届优秀教育教学成果奖一等奖。5 熊光明（3） 、龚建伟（8） ，*任务规划与决策控制技术研究，2017 年度国防科技进步二等奖三、课程教学需要改进的内容1、进一步完善虚拟和实车相结合的智能车辆教学平台开发；2、推进智慧教学技术在教学过程中的应用步伐,课前将需要学生提前了解和掌握的知识放在网络上供学生预习，课堂上与学生进行讨论，尝试翻转课堂教学模式；3、利用智慧学习环境，对学生的学习状态实时诊断，实现“以学生为中心”的教育理念，帮助学生从传统教育中的被动变主动。8 / 13四、课程建设预期成效 （ 是 否 建设在线课程）（支撑材料另附）：1.
30、 课程内容充分考虑本科生教学与研究生教学的异同，对教学内容进行了设计。在本科生教学中，我们从初学者更容易理解的感知、定位导航、路径规划以及路径跟踪等角度进行了介绍，更强调基础知识。研究生教学则主要考虑深度学习、强化学习等人工智能技术以及智能网联技术在智能车辆最新的发展，同时结合研究生层次的培养特点进行。课程内容设计完全切合研究生人才培养目标，体现出现代教育思想，注重把科学性、先进性和教育教学规律融汇其中。2. 教材及相关资料2014 年 7 月，出版国内第一本系统阐述无人驾驶汽车的专门书籍“无人驾驶汽车概论” ，该书系统地阐述了无人驾驶汽车的体系结构、无人驾驶汽车环境感知技术、无人驾驶汽车定位
31、导航技术、无人驾驶汽车路径规划技术、无人驾驶汽车运动控制方法和无人驾驶汽车发展面临的机遇与挑战等内容。该书获得第六届兵工高校优秀教材一等奖。在北京理工大学教务处资助下，由课程组编写的十三五普通高等学校无人驾驶车辆理论与设计本科生教材已于 2018 年 3 月出版。在北京理工大学研究生院的资助下，由课程组编写的智能车辆理论与应用研究生教材于 2018 年 7 月出版。教材已经具备，本项目将主要制作视频教学材料，进一步方便学生学习。3. 实践教学条件（如无实践内容，可不填）“智能车辆基础”作为北京理工大学研究生“明星”课程培育项目获得 2017 年研究生教学水平建设项目立项（2017K-07） 。
32、通过“明星”课程建设的仿真平台和实物平台，让每一名同学都有机会，参加智能车项目的研究工作，包括修改参数、修改传感器的配置等内容，体现参加研究工作过程的获得感，激发同学参加研究工作热情。通过建立针对智能车教学需要的移动平台，实现直观、方便地展示智能车的真正控制与执行过程，实现同学直接参加研究过程，实现自己设计软件、硬件、机构等元器件安装在教学移动平台上实现智能车的控制，真正提高同学对于智能车辆技术的认识与了解。在已有的仿真教学平台和部分实物教学平台基础上，将进一步建立相关教学平台，主要用来展现人工智能（如深度学习、强化学习）在无人驾驶车辆上的最新应用成果，让学生通过建设的教学平台有实践练习的机会
33、，从而加深对知识的理解。4. 智慧教学技术手段9 / 13本课程重视探究性学习、研究性学习，激发研究生研学潜能；根据课程内容和研究生特点，进行了合理的教学设计。在教学方法上，采取理论与实践相结合的方法，每讲解完理论配合有实践教学，以及学生课堂练习和大讨论。在教学手段上，充分把实验室具备的各种与智能车相关的设备充分补充到教学条件中来。例如，在讲解智能车辆导航规划系统时，除了进行理论讲解，把相应设备拿到教室，能学生当场演示地图生成模块、规划导航模块、底层驱动模块，并让学生用自己的笔记本电脑进行操作控制，对理论知识进行体会提升。尝试运用“雨课堂” ，通过微信和 PowerPoint 建立“课上课下”
34、学习互动新模式，以求提升教师的教学效率，并激发学生的学习兴趣。5. 教学过程在组织与安排上以学生为中心，教学过程中充分开展研讨互动，关注创新素质、思维能力。付诸研讨、动手实践。48 学时的课程中包含 12 学时的研讨实践，平均每 4学时，就有 1 学时的研讨实践，注重练习，强调实践，理论与实践相结合。同时，在理论教学中，增加了课堂练习和课外阅读，使学生上一门课相当于开展了一次课题研究。6. 课程考核在课程考核方面体现“目标达成” ，不再过分强调理论知识的卷面考试，而更加注重以研究性结果作为成绩评定主要依据。以阿克曼转向小型电动车为例，以缩微电动智能车为对象开展实验智能车辆设计实验，通过该研究项
35、目让学生掌握智能车辆总体设计和分系统设计方法。要求充分运用课堂所学的理论知识，并适当查找相关文献，针对给定的小型轮式电动车辆，设计底层电控系统实现前进、倒车、转向、停车等的自动控制；通过添加传感器设计感知系统，能够检测环境中的障碍物；设计规划系统，能够避障行驶，撰写设计方案。7. 教学评价学生的反馈是对课程最直接的评价。2018 年上半年课程结束后，对上课学生进行匿名问卷调查（共收到 51 份） 。在问到“你认为这门课的特色是什么” ，有 47 名同学回答是理论与实践结合。部分学生的回答摘录如下：理论与实践结合，师生互动性强，实验内容丰富，理论实验结合紧密，让同学参与操作，实物教学、实验内容丰
36、富、有意义，理论与实验配合得很好、收获很大；鼓励学生讨论，注重学生的想法与反馈、以学生为本、充分让学生在实践中理解知识，课堂讲授与动手实验相结合，实践机会多。还有学生提到本课程是比较前沿的课程，有趣的课程。8. 声誉10 / 13声誉靠的是口碑相传，要真正做到以学生为中心，始终关注创新素质、思维能力的提高，从“要求学生学”到“学生自己愿意学、主动学” ，并学有所获。9. 对标分析在国内，我校是比较早的，以“智能车辆”作为研究生课程开展教学活动，并在国内出版了 “智能车辆”系列专著和教材。麻省理工学院的 2018 开放式自动驾驶课程，讲述深度学习的实践和应用，视频材料比较丰富，但更偏重于计算机学
37、科。本门课是为机械工程专业的研究生开设，将充分考虑机械工程专业背景，结合国外的开放课程，做出自己的特色。10. 学院支持的政策措施本课程所在的机械与车辆学院支持鼓励研究生精品课程建设，并出台了系列政策，授课教师积极性很高。11. 示范引领“智能车辆基础”作为一门新兴技术而开设的新兴课程，本教学团队提出“智能车辆基础”研究生精品课程申报，就是要高起点高标准，力争在 1-2 年内上线国内外知名课程网站，达到辐射共享、示范引领效果。五、课程建设成效宣传要点1、打造国内一流的智能车辆研究生精品课程；2、建设一支专业知识布局和年龄结构合理的、协作精神好的立德树人教学团队。六、建设进度规划2019.3-2019.6 在已有的仿真教学平台和部分实物教学平台基础上，进一步建设完善智能车辆教学平台和数字化教学材料；2019.4-2019.6 尝试运用“雨课堂” ，通过微信和 PowerPoint 建立“课上课下”学习互动新模式；2019.7-2019.10 尝试翻转课堂教学模式；摸索翻转课堂在智慧教学中的应用；
