第1周 · 机动教学

机动教学周

📅 2026年9月1日、9月2日、9月3日（开学第一周） 📍 1101实训室 🕘 周二、周三 7-10节 / 周四 1-4节

本周为机动教学周，无具体教学安排。

教学内容从第3周正式开始。

第2周 · 机动教学

机动教学周

📅 2026年9月8日、9月9日、9月10日 📍 1101实训室 🕘 周二、周三 7-10节 / 周四 1-4节

本周为机动教学周，无具体教学安排。

教学内容从第3周正式开始。

第3周 · 4课时

智能网联汽车与实训安全

📅 2026年9月15日、9月16日、9月17日 📍 1101实训室 🕐 周二、周三 7-10节 / 周四 1-4节

标学习目标

通过4节课的学习，学生能够：

对照 AiNova 和 JetAuto 实物，指出感知、决策、执行和通信四大系统对应的主要硬件模块；
按照实训室安全规范，正确完成设备取放和通电检查；
填写设备认识记录表，准确记录两种实训平台的主要模块名称及功能。

识一、智能网联汽车基本概念

智能网联汽车是搭载先进车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与人、车与车、车与路、车与云端等智能信息交换和共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能的新一代汽车。

简单理解智能网联汽车 = 智能汽车（能自己感知、判断、执行） + 网联汽车（能和外界通信交换信息）

构二、感知、决策、执行和通信

智能汽车的四大系统就像人的器官，各司其职、协同工作：

系统	作用	类比	小车上的体现
感知	通过传感器获取环境信息	人的眼耳鼻	摄像头识别颜色标签、超声波测距、激光雷达建图
决策	根据感知信息分析判断，决定行为	人的大脑	避障、巡线、转弯等行为判断
执行	根据决策结果控制车辆运动	人的手脚	电机驱动、转向控制、灯光和声音输出
通信	实现与外界的信息交互	人的语言	APP蓝牙连接、ROS话题通信

核心关系感知 → 决策 → 执行是主线，通信贯穿全程，实现小车与外部的信息交互。

车三、AiNova 智能视觉小车认识

AiNova 是一款基于图形化编程和 Python 编程的 AI 智能小车，以 CoreX 控制器为核心，搭载编码电机、4路巡线传感器、发光超声波模块等电子模块，可完成定速行驶、智能巡线、避障测距等功能；还搭载 AI 视觉模块，可实现颜色识别、标签追踪、路标识别等。

主要部件清单

部件	功能	所属系统
CoreX 控制器	核心主控，连接各模块，处理程序	决策
编码电机 ×2	驱动左右轮，可测速测方向	执行
4路巡线传感器	检测地面黑线	感知
发光超声波模块	测距避障 + 幻彩发光	感知
AI视觉模块（小幻熊）	颜色识别、标签追踪	感知
蓝牙模块	APP无线连接	通信

核心部件工作原理（点击展开）

巡线传感器：光电反射式，向下发射红外光，根据反射光强弱判断黑白。黑色吸光（反射弱）、白色反光强，4 路并排比较即可确定黑线位置。

编码电机：轴上磁铁+霍尔传感器，每圈产生固定脉冲，计数可得转速和转角，实现精确速度控制。

发光超声波模块：发射超声波->遇障碍反射->计时，由"距离=声速×时间÷2"算距。集成 RGB 幻彩灯。

AI视觉模块（小幻熊）：摄像头+图像芯片，识别颜色/标签/路标，结果传给 CoreX 控制动作。

车四、JetAuto 智能小车认识

JetAuto 是面向 ROS 教育场景开发的入门型轮式机器人，搭载 NVIDIA Jetson Nano、磁编码电机、激光雷达、3D深度相机、7寸液晶显示屏等硬件，可实现运动控制、建图导航、路径规划、追踪避障等功能。

主要部件清单

部件	功能	所属系统
NVIDIA Jetson Nano 主板	高性能计算核心，运行ROS	决策
3D深度相机	三维视觉感知	感知
激光雷达	环境建图与测距	感知
磁编码电机 ×4	四轮精准运动控制（麦克纳姆轮）	执行
7寸液晶屏	状态显示与交互	通信
无线手柄/路由器	遥控与网络通信	通信

核心部件工作原理（点击展开）

激光雷达（2D单线，如 RPLIDAR/YDLIDAR）：高速旋转发射激光束，测量激光往返时间（ToF），得到各方向障碍物距离，生成 360° 环境轮廓图。测距约 0.1–12 m，用于建图和避障。

深度相机（3D）：通过红外结构光或 ToF 获取场景深度信息，配合 RGB 图像实现三维感知，可做物体识别、测距避障。

麦克纳姆轮：轮缘斜向滚子，4 轮不同转向组合可实现前后、横移、斜行、原地旋转等全向运动，无需转向机构。

磁编码电机：带磁性编码器，精度高于霍尔编码器，配合麦轮实现精准全向运动。

NVIDIA Jetson Nano：四核 ARM + 128 核 Maxwell GPU，运行 Linux/ROS，负责 AI 视觉与运动决策。

操五、实操环节：分组认识设备

各小组按分工进行，对照四大系统分别找出两种小车上对应的硬件模块，并填写设备认识记录表。

实操安全

上电、断电前确保车辆停放在安全位置；
设备取放双手操作，避免碰撞和跌落；
小车通电后不要强行掰动。

观察 AiNova 小车外观

对照实物认识 CoreX 控制器、编码电机、巡线传感器、超声波模块、AI视觉模块等主要部件，并拍照记录。

观察 JetAuto 小车外观

对照实物认识 Jetson Nano 主板、深度相机、激光雷达、显示屏等主要部件，并拍照记录。

对照四大系统找硬件

将找到的硬件模块按"感知-决策-执行-通信"分类填入下表：

系统	AiNova 对应硬件	JetAuto 对应硬件
感知	巡线传感器、超声波、AI视觉模块	深度相机、激光雷达
决策	CoreX 控制器	Jetson Nano 主板
执行	编码电机 ×2	磁编码电机 ×4
通信	蓝牙模块	液晶屏、路由器、手柄

填写设备认识记录表

在工单上准确记录两种实训平台的主要模块名称及功能，完成设备认识记录表。

单实操工单：设备认识记录表⭳下载工单

姓名：班级：组号：日期：

一、四大系统硬件对照（在对应格中填写硬件名称）

系统	AiNova 对应硬件	JetAuto 对应硬件
感知
决策
执行
通信

二、各部件功能简述（任选3个部件）

部件1： --

部件2： --

部件3： --

三、小组讨论记录

AiNova 与 JetAuto 最大的区别是什么？分别适合学什么？

评七、评价反馈

对照下表自评或互评，点击方格打分。

评价项目	评价标准	自评	互评
概念理解	能说出智能网联汽车四大系统及关系	—	—
设备认识	准确指出两款小车各部件名称与功能	—	—
安全规范	规范取放设备，遵守用电安全	—	—
工单完成	设备认识记录表填写完整准确	—	—

课后作业：认识两种实训平台（1学时）

第4周 · 4课时

AiNova声光与变速控制

📅 2026年9月22日、9月23日、9月24日 📍 1101实训室 🕐 周二、周三 7-10节 / 周四 1-4节

标学习目标

通过4节课的学习，学生能够：

对照实物指认 AiNova 的 CoreX 控制器、编码电机、巡线传感器、超声波模块和 AI 视觉模块等主要部件；
规范完成 18650 电池充电、安装接线检查和开机操作；
使用手机 APP 连接 AiNova 并完成机体遥控、简易巡线等操作体验。

识一、AiNova 产品简介与主要结构

AiNova 是一款基于图形化编程和 Python 编程的 AI 智能小车，以 CoreX 控制器为核心，搭载编码电机、4路巡线传感器、发光超声波模块等电子模块。

主要结构与接口

部件	说明
CoreX 控制器	核心主控板，内置6个RGB彩灯，连接各传感器和执行器
编码电机	带霍尔编码器的直流减速电机，可测电机转速和方向
4路巡线传感器	检测地面黑线，实现智能巡线
发光超声波模块	测距和避障，同时具备幻彩发光功能
AI视觉模块（小幻熊）	颜色识别、标签追踪、路标识别等 AI 功能

核心部件工作原理（点击展开）

CoreX 控制器：基于 MCU 的核心主控板，接收各传感器信号、运行程序逻辑，输出控制指令给电机和灯光等执行器，是小车的"大脑"。

编码电机：直流减速电机 + 霍尔编码器，每圈产生固定脉冲，可测速测方向，实现定速行驶和精确转弯。

4路巡线传感器：光电反射式，4 个传感器并排，向下发射红外光检测黑线位置，实现智能巡线。

发光超声波模块：发射超声波测距（距离=声速×时间÷2），同时集成 RGB 幻彩灯，可测距+发光。

电二、电池充电及注意事项

充电安全要点

使用两节 18650 锂电池，充电时间约 1 小时；
充电时注意电池正负极方向，切勿装反；
指示灯由红变绿表示充满；
安装电池后将电池盒开关拨到 ON；
电池电量需保持在 7V 以上。

18650 锂电池小知识（点击展开）

"18650"含义：这是电池尺寸代号--直径 18mm、长度 65mm，"0"表示圆柱形。标称电压 3.7V，两节串联为 7.4V。

为什么电量要保持在 7V 以上：两节串联满电约 8.4V，低于 7V 说明电量不足，可能导致小车运动无力或自动关机，影响实操。

充电指示灯：红灯=正在充电，绿灯=充满（约1小时）。充电时务必注意正负极方向，装反可能损坏设备。

联三、APP 安装与连接

APP 安装

安卓用户：安装 APK 并开启所有权限
iOS 用户：在 AppStore 搜索 WonderCom

连接步骤

开启手机 GPS 和蓝牙
打开 APP，点击 AiNova
选择 AiNova-设备 进行连接
连接成功后即可使用遥控功能

连接失败排查确认蓝牙已开启、GPS已打开、AiNova已开机且电池电量充足（7V以上）。

能四、APP 功能模式

AiNova APP 提供三大功能模式：

模式	功能
组装	提供组装教程
控制	快速操控及体验 AI 视觉玩法
编程	通过积木指令块编程

遥控玩法体验

机体遥控：方向控制小车前进、后退、左转、右转
简易巡线：在黑线地图上自动巡线行驶
画线运行：在屏幕画线，小车按轨迹运行
智能视觉：体验颜色识别、追踪等AI功能

操五、实操环节：连接与遥控体验

各小组按分工完成 AiNova 结构认识、电池充电、APP连接与遥控体验。

实操安全

充电时注意电池正负极方向，切勿装反；
下载程序时需先拔掉蓝牙模块，否则会占用串口导致下载失败；
请勿使用超声波持续探测距离过近的物体；
设备通电后不要强行掰动，避免损坏。

认识 AiNova 各部件

对照实物认识 CoreX 控制器、编码电机、巡线传感器、超声波模块、AI视觉模块，确认各模块位置。

检查组装接线

确认各模块接口连接正确，线缆无松动。重点检查：电机线、传感器线、电源线是否插紧。

电池充电和安装

完成电池充电（红灯→绿灯表示充满），注意正负极方向正确安装，将电池盒开关拨到 ON。

开机并 APP 连接

开启手机 GPS 和蓝牙 → 打开 APP → 选择 AiNova → 选择 AiNova-设备连接。

体验 APP 遥控功能

依次体验四种玩法：

机体遥控：控制前进、后退、左转、右转
简易巡线：在巡线地图上观察自动巡线
画线运行：画轨迹让小车跟随
智能视觉：体验颜色识别与追踪

单实操工单：APP连接与遥控体验⭳下载工单

姓名：班级：组号：日期：

一、设备检查清单

各模块接线牢固

线缆无松动

电池正负极方向正确

电池电量≥7V

电池盒开关已拨到ON

二、APP连接记录

步骤	是否完成	备注/问题
开启手机GPS和蓝牙	完成
打开APP并选择AiNova	完成
连接成功	完成

三、遥控体验记录

玩法	是否成功	效果描述
机体遥控	成功
简易巡线	成功
画线运行	成功
智能视觉	成功

四、问题与收获

实操中遇到的问题及解决方法：

评七、评价反馈

对照下表自评或互评，点击方格打分。

评价项目	评价标准	自评	互评
结构认识	准确指认 AiNova 各主要部件	—	—
充电操作	规范完成充电、安装、开机	—	—
APP连接	成功连接 APP 并进入遥控界面	—	—
遥控体验	完成机体遥控、简易巡线等操作	—	—
安全规范	遵守充电安全与设备操作规范	—	—

课后作业：设备检查表（1学时）

第5周 · 4课时

AiNova声光与变速控制 - 运动控制

📅 2026年9月29日、9月30日、10月1日 📍 1101实训室 🕐 周二、周三 7-10节 / 周四 1-4节

标学习目标

通过4节课的学习，学生能够：

使用WonderCode图形化编程完成小车直行和停止程序，正确设置电机转速参数；
编写直角转弯程序，通过设置电机正反转方向实现左转和右转；
将程序下载到AiNova并调试运行效果，记录参数变化对运动的影响。

机一、编码电机工作原理

编码电机是一款带有霍尔编码器的直流减速电机，可以利用电机内的霍尔编码器测试出电机的转速和方向，实现精确的速度与距离控制。

WonderCode是基于积木指令块的图形化编程工具，通过拖拽指令块组合程序，支持上传模式将程序下载到CoreX控制器。

程序下载步骤

将AiNova机器人通过USB数据线连接到电脑；
在WonderCode主界面单击连接，选择对应端口（注意不要选COM1）；
连接成功后，在右侧上传模式下点击上传按钮；
等待下载完成。

霍尔编码器工作原理（点击展开）

霍尔编码器利用霍尔效应检测磁场变化，电机轴上装有磁铁，每旋转一圈产生固定数量的脉冲信号。通过计数脉冲可以精确计算电机转速和旋转方向，实现闭环控制。

闭环控制优势：相比于普通直流电机，编码电机能实时反馈转速，主控根据反馈调整输出，确保小车按设定速度匀速行驶，不会因地面摩擦或电量变化而偏移。

行二、直行与停止程序

小车直行程序分析

初始化编码电机类型为TT马达，设置超声波接口为4号接口并设为幻彩模式；设置全部编码电机转速为50转每分钟，控制小车向前移动。

转速调节增大转速可加速，减小转速可减速。

加速：将转速从50增至70转/分钟
减速：将转速从50减至30转/分钟

停止程序

设置电机停止，停止0.1秒作为转弯衔接，确保电机完全停转后再执行下一步动作。

转三、直角转弯程序

转弯流程

先直行3秒，然后停止0.1秒做衔接，再执行转弯动作。转弯时设置两个电机一个正转一个反转：

电机1方向	电机2方向	转弯方向
正	负	右转弯
负	正	左转弯

通过重复执行循环让直行和转弯动作不断交替执行，小车即可沿方形路线运动。

功能延伸左转弯可通过交换电机编号或交换转速数值实现，灵活调整程序以适应不同运动路线。

操四、实操环节：运动控制

各小组按分工完成直行、停止、直角转弯程序的编写、下载与调试。

实操安全

下载程序前先拔掉蓝牙模块，避免串口占用导致下载失败；
连接USB数据线时注意接口方向，避免损坏；
小车运行时注意周围空间，避免碰撞。

新建程序文件并初始化

新建程序文件，初始化设置电机类型为TT马达、超声波接口为4号。

编写直行程序

设置全部编码电机转速为50转/分，控制小车前进。

编写停止程序

设置电机停止，停止0.1秒作为转弯衔接。

编写直角转弯程序

设置电机1正转、电机2反转实现右转弯（或交换方向实现左转弯）。

组合循环程序

使用重复执行循环，交替执行直行和转弯动作，让小车沿方形路线运动。

下载程序到AiNova

拔掉蓝牙模块 -> USB连接电脑 -> WonderCode连接端口 -> 上传程序 -> 观察运行效果。

修改参数观察变化

修改转速参数（如50->70加速、50->30减速），观察速度变化对小车运动的影响并记录。

单实操工单：运动控制⭳下载工单

姓名：班级：组号：日期：

一、设备检查清单

USB数据线已连接

蓝牙模块已拔除

电池电量≥7V

小车开关已关闭

二、直行参数记录表

序号	转速(rpm)	方向	运行效果
1
2
3

三、转弯参数记录表

序号	电机1方向	电机2方向	转弯方向	运行效果
1
2

四、问题与收获

实操中遇到的问题及解决方法：

评评价反馈

对照下表自评或互评，点击方格打分（每项 1-5 分）。

评价项目	评价标准	自评	互评
程序编写	正确编写直行、停止、转弯程序	-	-
程序下载	规范完成USB连接与程序上传	-	-
直行控制	正确设置转速，小车稳定直行	-	-
转弯控制	通过电机正反转实现左转和右转	-	-
安全规范	拔蓝牙、注意接口方向、避免碰撞	-	-

课后作业：运动控制工单（1学时）

第6周 · 4课时

AiNova声光与变速控制 - RGB彩灯与声音控制

📅 2026年10月8日（注：10月6日、7日因国庆放假） 📍 1101实训室 🕐 周二、周三 7-10节 / 周四 1-4节

标学习目标

通过4节课的学习，学生能够：

使用图形化编程完成RGB彩灯闪烁程序，实现逐一闪烁、随机颜色和呼吸渐变等模式；
完成声音控制程序，通过击掌次数控制小车直行和掉头；
完成变速运行程序，调整速度范围和初始速度参数并观察运行效果。

放假通知10月1日为国庆节放假，24新能源高级2班课程顺延或补课，具体安排另行通知。

灯一、RGB彩灯编程

CoreX主控器内置6个RGB彩灯，根据红绿蓝三色原理可混合成多种颜色光，实现丰富的灯光效果。

五种闪烁模式

模式	实现方式
逐一闪烁	序号1到6的LED灯按顺序依次点亮，每个灯点亮0.1秒后关闭
逐一亮起	先关闭所有彩灯，然后从序号1到6依次点亮
全部闪烁	点亮全部LED彩灯，0.3秒后关闭
随机颜色	创建红绿蓝3个变量设为1-255随机数，随机点亮6个LED中的一个
呼吸渐变	创建红绿蓝变量(5-250随机数)和颜色改变变量，循环中当某值>245或<10时取反，变化幅度3/5/7实现渐变

RGB三色原理（点击展开）

RGB三原色：RGB是红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)三原色，通过不同比例混合可以产生约1600万种颜色。每个颜色通道0-255共256级，三个通道组合即可表示各种颜色。

CoreX内置LED：CoreX控制器内置6个WS2812B全彩LED灯珠，只需一根数据线即可控制所有灯珠的颜色和亮度，支持独立寻址，每个灯珠可显示不同颜色。

声二、声音控制

AiNova板载声音传感器，通过ADC引脚读取声音大小。工作原理：声波使话筒内驻极体薄膜振动，导致电容变化产生微小电压，转换为电信号输出。

程序分析

设置"响的次数"变量，当声音传感器检测到音量>80时计数为1。设置"计数"变量初始500，递减到0后才再次计数，避免杂音干扰导致误触发。

击掌控制逻辑

击掌次数	小车动作
击掌1次	小车直行2秒后停止
击掌2次	电机1正转、电机2反转实现右转弯后停止

声音传感器ADC原理（点击展开）

ADC（模数转换器）将模拟电压信号转换为数字值（0-1023）。驻极体麦克风将声波转为微弱电压，经放大后由ADC采样，音量越大数值越高。

阈值设定：程序中设置音量阈值为80，只有超过此值才认定为有效声音（如击掌），过滤环境噪音。计数变量初始500用于延时去抖，防止一次击掌被多次记录。

速三、变速运行

创建"速度"和"速度改变"两个变量，重复执行将"速度"增加"速度改变"的值控制小车行驶。

变速逻辑

当速度<=20或>120时，将"速度改变"取反，实现加速到最高速后减速、减速到最低速后加速的循环往复。

功能延伸

修改速度范围：如45-150
修改初始速度：如60

操四、实操环节：声光与变速

各小组按分工完成RGB彩灯、声音控制、变速运行三个任务的程序下载与调试。

实操安全

下载程序前先拔掉蓝牙模块，避免串口占用；
声音控制测试时请在安静环境下进行，避免噪音干扰；
小车运行时注意周围空间，避免碰撞。

任务一：RGB彩灯闪烁

下载RGB彩灯程序，依次观察五种闪烁模式效果（逐一闪烁、逐一亮起、全部闪烁、随机颜色、呼吸渐变），尝试修改闪烁次数和颜色参数。

任务二：声音控制

在安静环境下下载声音控制程序，击掌一次测试小车直行，击掌两次测试小车掉头，记录是否成功触发。

任务三：变速运行

下载变速运行程序，观察20-120速度范围内的渐变效果，修改速度范围为45-150、初始速度为60，对比不同参数下的运行效果。

单实操工单：声光与变速⭳下载工单

姓名：班级：组号：日期：

一、RGB彩灯记录表

序号	模式	效果描述
1	逐一闪烁
2	逐一亮起
3	全部闪烁
4	随机颜色
5	呼吸渐变

二、声音控制记录表

序号	击掌次数	小车动作	是否成功
1	1次		成功
2	2次		成功

三、变速运行参数表

序号	速度范围	初始速度	运行效果
1
2

四、问题与收获

实操中遇到的问题及解决方法：

评评价反馈

对照下表自评或互评，点击方格打分（每项 1-5 分）。

评价项目	评价标准	自评	互评
RGB彩灯编程	成功运行五种闪烁模式	-	-
声音控制	击掌1次直行、击掌2次掉头	-	-
变速运行	观察速度渐变并修改参数	-	-
参数调试	记录不同参数下的运行效果	-	-
安全规范	拔蓝牙、安静环境测试、避免碰撞	-	-

课后作业：参数记录（1学时）

第7周 · 4课时

AiNova标签与路标识别 - 智能巡线

📅 2026年10月13日、10月14日、10月15日 📍 1101实训室 🕐 周四 1-4节

标学习目标

通过4节课的学习，学生能够：

认识四路巡线传感器的结构和工作原理，说出红外反射检测黑白色线的原理；
在WonderCode中加载智能巡线程序并下载到AiNova小车；
完成巡线运行调试，调节传感器灵敏度使小车沿黑线行驶。

感一、四路巡线传感器

四路巡线传感器有四个探头，每个探头都有一个红外发射器和一个红外接收器。

白色对红外反射强，黑色对红外反射弱，故此模块可用于检测黑、白线，具有检测速度快、适应性良好等优点。

可应用于智能小车或机器人的巡线运动，可以巡较为复杂的线路。

光电反射原理（点击展开）

红外发射管向下发射红外线，红外接收管检测反射光强度。白色表面反射率高，接收管输出高电平；黑色表面反射率低，输出低电平。4个探头并排安装，通过组合4个探头的状态可以判断黑线位置和方向。

序二、程序下载与分析

程序下载步骤

USB连接电脑
WonderCode选择端口（勿选COM1）
上传模式点击上传
等待下载完成

程序分析

初始化：关闭5号发光超声波接口RGB彩灯，电机类型设为TT马达，播放模式后台播放。

主程序：设置Senser1~Senser4变量存储4个探头检测值。

条件判断控制电机

检测情况	电机1转速	电机2转速	运动方向
探头2和3检测到黑线	40	40	前进
仅探头2检测到黑线	6	40	左转
仅探头3检测到黑线	40	6	右转

操三、实操环节：智能巡线

各小组按分工完成智能巡线程序的下载、调试与运行。

实操安全

USB数据线连接时确保小车开关处于关闭状态；
巡线地图平铺放置，避免褶皱影响检测；
小车运行时注意观察，避免碰撞。

连接AiNova小车到电脑

确保小车开关处于关闭状态，用USB数据线连接AiNova小车与电脑。

加载智能巡线程序

在WonderCode中加载智能巡线程序（5.6.2），选择正确端口（勿选COM1）。

下载程序到小车

切换到上传模式，点击上传按钮，等待程序下载完成。

放置巡线地图上运行

将巡线地图平铺放置，确保无褶皱。将AiNova机器人放置在巡线地图黑线上，打开开关。

观察巡线效果，调节传感器灵敏度

观察小车是否沿黑线行驶，根据实际效果调节传感器灵敏度，直至小车稳定巡线。

实现效果将AiNova机器人放置在巡线地图上，打开开关将沿黑线行驶。

单实操工单：智能巡线⭳下载工单

姓名：班级：组号：日期：

一、设备检查

USB连接正常

小车开关已关闭

巡线地图平铺无褶皱

传感器无遮挡

二、探头检测记录表

探头	检测黑线（√）	检测白色（√）
探头1	检测到	检测到
探头2	检测到	检测到
探头3	检测到	检测到
探头4	检测到	检测到

三、巡线调试记录

调试次数	问题描述	解决方法	效果
第1次
第2次
第3次

评评价反馈

对照下表自评或互评，点击方格打分（每项 1-5 分）。

评价项目	评价标准	自评	互评
传感器认识	能说出四路巡线传感器结构和工作原理	-	-
程序加载	能正确加载并下载巡线程序到小车	-	-
巡线调试	完成巡线运行调试，小车能沿黑线行驶	-	-
问题解决	能排查巡线异常并调节传感器灵敏度	-	-
安全规范	遵守USB连接和设备操作安全规范	-	-

课后作业：巡线调试记录（1学时）

第8周 · 4课时

AiNova标签与路标识别 - 测距报警

📅 2026年10月20日、10月21日、10月22日 📍 1101实训室 🕐 周二、周三 7-10节 / 周四 1-4节

标学习目标

通过4节课的学习，学生能够：

认识发光超声波测距模块的结构和工作原理，说出IIC通信接口的作用；
在WonderCode中加载测距报警程序并设置报警距离参数；
完成测距报警功能调试，实现不同距离下的声光报警效果并记录测距数据。

波一、超声波测距模块

可发光的超声波测距模块采用工业级超声波测距芯片，集成超声波发射电路、接收电路和数字处理电路。

模块采用IIC通信接口，能通过IIC通信读取超声波传感器测量的距离。

超声波测距原理（点击展开）

超声波模块发射超声波脉冲，遇到障碍物反射回来被接收。距离 = 声速 × 时间 ÷ 2。声速约340m/s，通过测量发射到接收的时间差计算距离。

IIC(Inter-Integrated Circuit)是一种两线制串行通信协议，用SCL(时钟)和SDA(数据)两根线传输数据。

序二、程序分析

初始化

电机类型设为TT马达，超声波接口定义为主控器4号接口。

设置"距离"变量存储超声波探测值。

条件判断

判断0~50cm范围内：

距离>10cm：蜂鸣器播放音频，LED亮红色，绿蓝分量随距离变化使红色深浅不同
距离<10cm：蜂鸣器播放指定音频，LED亮红色

功能延伸

默认范围0-50cm，可修改为20-100cm。

操三、实操环节：测距报警

各小组按分工完成测距报警程序的下载、调试与参数设置。

实操安全

超声波测距实验时避免对着人耳；
小车放置平整环境，避免跌落；
USB连接时确保开关关闭。

连接AiNova小车

确保小车开关处于关闭状态，用USB数据线连接AiNova小车与电脑。

加载测距报警程序

在WonderCode中加载测距报警程序（5.7.2），选择正确端口。

下载程序

切换到上传模式，点击上传按钮，等待程序下载完成。

观察RGB彩灯和蜂鸣器反应

将小盒放置在超声波模块前，观察不同距离下RGB彩灯颜色变化和蜂鸣器发声情况。

修改报警距离参数测试

修改报警距离参数（如将0-50cm改为20-100cm），测试不同参数下的报警效果。

实现效果放置物体在超声波前，探测到设定距离时RGB彩灯变红，蜂鸣器发声。

单实操工单：测距报警⭳下载工单

姓名：班级：组号：日期：

一、设备检查

USB连接正常

小车开关已关闭

超声波模块无遮挡

放置环境平整

二、测距数据记录表

障碍物距离(cm)	LED颜色	蜂鸣器状态	报警状态

三、参数修改记录

原范围	修改后范围	效果对比

评评价反馈

对照下表自评或互评，点击方格打分（每项 1-5 分）。

评价项目	评价标准	自评	互评
模块认识	能说出超声波测距模块结构和IIC通信原理	-	-
程序加载	能正确加载并下载测距报警程序	-	-
测距调试	完成不同距离下的声光报警调试	-	-
参数设置	能修改报警距离参数并测试效果	-	-
安全规范	遵守超声波实验和设备操作安全规范	-	-

课后作业：测距数据记录（1学时）

第9周 · 4课时

AiNova标签与路标识别 - 迷宫穿越

📅 2026年10月27日、10月28日、10月29日 📍 1101实训室 🕐 周二、周三 7-10节 / 周四 1-4节

标学习目标

通过4节课的学习，学生能够：

综合运用运动控制和超声波测距功能实现自动避障；
在WonderCode中加载迷宫穿越程序并设置障碍物距离阈值；
完成简易迷宫任务，使小车自动探测障碍物并转弯穿越迷宫。

理一、迷宫穿越原理

综合运用超声波测距和电机控制功能，实现小车自动避障穿越迷宫。

利用超声波测距模块检测前方障碍物，根据距离判断执行不同动作：

当距离在0~20cm范围内时：电机1以50速度正转、电机2以50速度反转，使小车向右转弯0.47秒后停止
无障碍物时：两电机正转前进

避障逻辑（点击展开）

迷宫穿越的核心是"探测-决策-执行"循环。超声波持续测距（感知），判断距离阈值（决策），控制电机正反转（执行）。

右转0.47秒是经验值，对应约90度直角转弯。修改阈值可适应不同复杂度的迷宫。

序二、程序分析

初始化

电机类型设为TT马达，超声波接口为4号。

设置"距离"变量存储超声波探测值。

条件判断

距离范围	执行动作
0~20cm（有障碍）	右转0.47秒后停止
无障碍物	两电机正转前进

功能延伸

默认0-20cm，可修改为0-50cm。

操三、实操环节：迷宫穿越

各小组按分工完成迷宫穿越程序的下载、调试与优化。

实操安全

迷宫场地布置平整，避免小车跌落；
障碍物使用软质材料；
小车运行时注意观察，避免碰撞。

连接AiNova小车

确保小车开关处于关闭状态，用USB数据线连接AiNova小车与电脑。

加载迷宫穿越程序

在WonderCode中加载迷宫穿越程序（5.8.2），选择正确端口。

下载程序

切换到上传模式，点击上传按钮，等待程序下载完成。

搭建简易迷宫

使用软质材料搭建简易迷宫场地，确保场地平整，障碍物稳固放置。

放置小车观察避障转弯

将小车放置在迷宫入口，打开开关，观察小车自动探测障碍物并转弯穿越迷宫的过程。

调整距离阈值和转弯时间优化效果

根据实际效果调整距离阈值（如0-20cm改为0-50cm）和转弯时间，优化迷宫穿越表现。

单实操工单：迷宫穿越⭳下载工单

姓名：班级：组号：日期：

一、设备检查

USB连接正常

小车开关已关闭

迷宫场地平整

障碍物使用软质材料

二、迷宫穿越记录表

测试次数	障碍物距离阈值	转弯时间	是否成功穿越	问题描述
第1次			成功
第2次			成功
第3次			成功

三、参数优化记录

原参数	修改参数	效果对比

评评价反馈

对照下表自评或互评，点击方格打分（每项 1-5 分）。

评价项目	评价标准	自评	互评
避障原理	能说出"探测-决策-执行"避障逻辑	-	-
程序加载	能正确加载并下载迷宫穿越程序	-	-
迷宫穿越	完成迷宫任务，小车能自动避障转弯	-	-
参数优化	能调整距离阈值和转弯时间优化效果	-	-
安全规范	遵守迷宫场地布置和设备操作安全规范	-	-

课后作业：迷宫任务工单（1学时）

第10周 · 4课时

AiNova标签与路标识别 - 视觉模块与颜色识别

📅 2026年11月3日、11月4日、11月5日 📍 1101实训室 🕐 周二、周三 7-10节 / 周四 1-4节

标学习目标

通过4节课的学习，学生能够：

认识小幻熊AI视觉模块的结构和8种内置功能，说出IIC接口各引脚作用；
在WonderCode中加载颜色识别程序并设置红绿蓝颜色样本；
完成颜色识别功能验证，实现RGB彩灯对应颜色亮起并记录识别条件与结果。

视一、小幻熊AI视觉模块

小幻熊（WonderCam）是一款简单易用的AI视觉传感器，内置颜色识别、人脸识别、标签分类、视觉巡线、数字识别、路标识别、图像分类、特征学习共8种功能。

搭载IIC接口，可结合micro:bit、Arduino、树莓派等多种控制器使用。

WonderCam直接输出识别结果给控制器，无需学习复杂算法。

IIC接口说明

引脚	作用
SCL	时钟线
SDA	数据线
GND	电源负极
5V	电源正极

AI视觉识别原理（点击展开）

小幻熊内置AI加速芯片，可在本地完成模型推理。颜色识别通过HSV色彩空间分析像素分布；人脸识别使用Haar级联分类器；标签识别基于AprilTag算法。模块预先训练好模型，直接输出ID和置信度。

色二、颜色识别编程

初始化

视觉模块接口9号，关闭超声波彩灯，切换到颜色识别功能，蜂鸣器提示音。

LEN_ON变量控制补光灯：-1关闭，1开启；按A键切换。

主程序

循环更新颜色识别结果，计算ID1~ID3各颜色面积
比较得到面积最大的颜色ID
当面积>1200时认为有效识别，设置LED亮对应颜色；面积过小则关闭LED

实现效果依次将红绿蓝3种颜色分别学习至ID1、2、3，识别时RGB彩灯亮对应颜色。

操三、实操环节：颜色识别

各小组按分工完成颜色识别程序的下载、颜色学习与识别测试。

实操安全

视觉模块安装时确保接口对齐，避免插反；
USB连接时确保小车开关关闭；
补光灯避免直射眼睛。

连接AiNova小车

确保小车开关处于关闭状态，用USB数据线连接AiNova小车与电脑，确认视觉模块已正确安装。

加载颜色识别程序

在WonderCode中加载颜色识别程序（6.2.3），选择正确端口。

下载程序

切换到上传模式，点击上传按钮，等待程序下载完成。

学习红绿蓝颜色

依次将红绿蓝颜色物体学习至ID1、ID2、ID3，确保每种颜色学习成功。

测试颜色识别

将不同颜色物体放置在视觉模块前，观察RGB彩灯是否亮起对应颜色。

按A键切换补光灯测试

按A键切换补光灯开/关状态，测试不同光照条件下的识别效果。

单实操工单：颜色识别⭳下载工单

姓名：班级：组号：日期：

一、设备检查

视觉模块接口对齐

USB连接正常

小车开关已关闭

补光灯正常

二、颜色学习记录

颜色	ID编号	学习是否成功
红色	ID1	成功
绿色	ID2	成功
蓝色	ID3	成功

三、识别测试记录

测试条件（光照/距离/补光灯）	识别颜色	LED反应	是否成功
			成功
			成功
			成功

四、评价

面积阈值设置：

识别准确度评价：

评评价反馈

对照下表自评或互评，点击方格打分（每项 1-5 分）。

评价项目	评价标准	自评	互评
模块认识	能说出小幻熊8种功能及IIC接口引脚作用	-	-
颜色学习	成功将红绿蓝3种颜色学习至ID1/2/3	-	-
识别测试	完成颜色识别，RGB彩灯亮对应颜色	-	-
参数调试	能调整面积阈值和补光灯优化识别效果	-	-
安全规范	遵守视觉模块安装和设备操作安全规范	-	-

课后作业：识别条件与结果（1学时）

第11周 · 4课时

AiNova标签与路标识别 - 颜色追踪

📅 2026年11月10日、11月11日、11月12日 📍 1101实训室 🕘 周二、周三 7-10节 / 周四 1-4节

标学习目标

通过4节课的学习，学生能够：

在颜色识别基础上加载颜色追踪程序，说出追踪原理和参数含义；
调整追踪距离、光照和补光灯参数，优化追踪效果；
完成目标颜色追踪任务，记录不同条件下的追踪调试结果。

追一、追踪原理

颜色追踪是在颜色识别基础上，通过视觉模块识别目标颜色的位置和面积，控制电机跟随目标运动。

追踪逻辑：

目标在左侧 → 左转
目标在右侧 → 右转
面积过小（太远）→ 前进靠近
面积过大（太近）→ 后退远离

颜色追踪与颜色识别的区别（点击展开）

颜色识别只是判断画面中出现的是什么颜色，将结果显示在LED上，小车本身不运动。

颜色追踪不仅识别颜色，还获取目标在画面中的坐标（X轴）和面积，进而控制电机运动，使小车主动跟随目标。

序二、程序分析

初始化

视觉模块接口9号，切换到颜色识别模式，设置电机类型为TT马达。

主程序

循环更新颜色识别结果
计算 ID1~ID3 各颜色面积，找出面积最大的颜色
当面积 > 1200 时，使用目标颜色的 X 坐标 控制电机方向和速度
按 A 键 切换补光灯开关

追踪控制逻辑

条件	X坐标范围	电机动作
目标在左侧	X < 中心值	左电机反转、右电机正转（左转）
目标在右侧	X > 中心值	左电机正转、右电机反转（右转）
面积过小	面积 < 1200	两电机正转（前进靠近）
面积过大	面积 > 上限	两电机反转（后退远离）

补光灯的作用（点击展开）

补光灯在环境光线不足时提供稳定光源，使视觉模块在不同光照条件下都能准确识别颜色。按A键可切换补光灯开/关状态。

操三、实操环节：颜色追踪

各小组按分工完成颜色追踪程序的下载、调试与参数优化。

实操安全

补光灯开启时避免直射眼睛；
小车运行时注意周围环境，避免碰撞；
USB连接时确保小车开关关闭。

连接AiNova小车

确保小车开关处于关闭状态，用USB数据线连接AiNova小车与电脑，确认视觉模块已正确安装。

加载颜色追踪程序

在WonderCode中加载颜色追踪程序（6.3.3），选择正确端口（勿选COM1）。

学习目标颜色至ID1

将目标颜色物体放置在视觉模块前，学习至ID1，确保颜色学习成功。

放置颜色物体观察追踪

将目标颜色物体放置在小车前方，打开开关，观察小车是否跟随目标运动。

调整追踪距离（近/远）

将目标颜色物体分别放置在近距离和远距离，观察追踪效果的变化。

切换补光灯开/关

按A键切换补光灯开/关状态，测试不同光照条件下的追踪效果。

修改面积阈值

将面积阈值从1200修改为800或1500，测试不同阈值下的追踪表现。

实现效果小车能跟随目标颜色物体运动，目标移动时小车自动调整方向和距离。

单实操工单：颜色追踪⭳下载工单

姓名：班级：组号：日期：

一、设备检查

视觉模块接口对齐

USB连接正常

小车开关已关闭

补光灯正常

二、追踪参数调试记录

序号	追踪距离	补光灯	面积阈值	追踪效果
1
2
3

三、不同条件追踪对比

序号	光照条件	补光灯状态	追踪稳定性	备注
1
2
3

评评价反馈

对照下表自评或互评，点击方格打分（每项 1-5 分）。

评价项目	评价标准	自评	互评
追踪原理	能说出颜色追踪原理和参数含义	-	-
程序加载	能正确加载并下载颜色追踪程序	-	-
追踪调试	完成目标颜色追踪任务，小车能跟随目标	-	-
参数优化	能调整距离、光照和面积阈值优化追踪效果	-	-
安全规范	遵守补光灯使用和设备操作安全规范	-	-

课后作业：追踪调试记录（1学时）

第12周 · 4课时

AiNova标签与路标识别 - 标签与路标识别

📅 2026年11月17日、11月18日、11月19日 📍 1101实训室 🕘 周二、周三 7-10节 / 周四 1-4节

标学习目标

通过4节课的学习，学生能够：

加载标签识别和路标识别程序，说出AprilTag标签和路标识别的原理；
完成标签和路标识别测试，理解识别结果与车辆动作的对应关系；
设计并实现识别到不同标签/路标后的小车动作响应。

签一、标签识别

AprilTag是一种视觉基准标签系统，类似于二维码但更简单，专为机器人视觉定位设计。小幻熊视觉模块内置了标签识别功能。

识别流程：

摄像头采集图像
检测标签轮廓（方形边框）
解码标签ID
输出识别结果至CoreX控制器

AprilTag算法原理（点击展开）

AprilTag使用方形标签图案，内部由黑白方格组成，采用二进制编码表示标签ID。算法通过边缘检测找到方形轮廓，再解码内部方格的黑白组合，得到唯一的ID编号。

与二维码相比，AprilTag结构更简单、计算量更小、识别速度更快，适合机器人实时定位和导航。

路二、路标识别

路标识别是小幻熊视觉模块的另一种内置功能，用于识别预设的路标图案（如左转、右转、停止等），并将识别结果发送给控制器执行对应动作。

路标类型	识别结果	小车动作
左转路标	ID1	左转
右转路标	ID2	右转
停止路标	ID3	停止
前进路标	ID4	前进

标签识别与路标识别的区别（点击展开）

标签识别（AprilTag）通过解码标签的二进制编码获取ID，适用于精确的位姿估计和定位。

路标识别通过预设的图案匹配识别路标类型，直接输出路标类别ID，适用于简单的指令控制场景。

两者都可以与电机控制结合，实现识别到不同标签/路标后执行不同动作的功能。

操三、实操环节：标签路标识别

各小组按分工完成标签识别和路标识别程序的下载、测试与动作设计。

实操安全

标签/路标卡片放置稳固，避免遮挡；
小车运行时注意观察，避免碰撞；
USB连接时确保小车开关关闭。

连接AiNova小车

确保小车开关处于关闭状态，用USB数据线连接AiNova小车与电脑，确认视觉模块已正确安装。

加载标签识别程序

在WonderCode中加载标签识别程序，选择正确端口（勿选COM1）。

放置不同AprilTag标签观察结果

依次将不同ID的AprilTag标签放置在视觉模块前，观察识别结果和小车反应。

加载路标识别程序

在WonderCode中加载路标识别程序，切换到路标识别模式。

放置路标卡片观察动作

将不同路标卡片放置在小车前方，观察小车是否执行对应动作（左转、右转、停止等）。

设计不同标签/路标的自定义动作

修改程序，为不同标签/路标设计自定义动作响应（如识别到标签1前进2秒、识别到停止路标后退等）。

测试并调试

测试自定义动作响应，调试参数确保识别准确、动作可靠。

实现效果小车识别到不同AprilTag标签或路标后，执行对应的自定义动作。

单实操工单：标签和路标识别⭳下载工单

姓名：班级：组号：日期：

一、设备检查

视觉模块接口对齐

USB连接正常

小车开关已关闭

标签/路标卡片准备齐全

二、标签识别记录表

序号	标签ID	识别是否成功	识别耗时
1		成功
2		成功
3		成功

三、路标与动作响应记录表

序号	路标类型	识别结果	小车动作	是否成功
1				成功
2				成功
3				成功

四、自定义动作设计

标签/路标	设计动作	测试效果

评评价反馈

对照下表自评或互评，点击方格打分（每项 1-5 分）。

评价项目	评价标准	自评	互评
原理理解	能说出AprilTag标签和路标识别的原理	-	-
程序加载	能正确加载标签识别和路标识别程序	-	-
识别测试	完成标签和路标识别测试，理解识别与动作对应关系	-	-
动作设计	设计并实现不同标签/路标的小车动作响应	-	-
安全规范	遵守视觉模块使用和设备操作安全规范	-	-

课后作业：设计识别动作（1学时）

第13周 · 4课时

JetAuto麦轮底盘控制 - 视觉巡线

📅 2026年11月24日、11月25日、11月26日 📍 1101实训室 🕘 周二、周三 7-10节 / 周四 1-4节

标学习目标

通过4节课的学习，学生能够：

加载视觉巡线程序，利用摄像头实现视觉巡线功能；
对比传统巡线传感器巡线与视觉巡线的特点，说出各自优缺点；
完成视觉巡线调试任务，记录两种巡线方式的对比数据。

视一、视觉巡线原理

视觉巡线是利用摄像头采集地面图像，通过图像处理识别线条位置，控制电机沿线条行驶。

与红外巡线传感器相比，摄像头获取的图像信息更丰富，能处理更复杂的线路。

图像处理流程（点击展开）

视觉巡线的图像处理流程：

灰度化：将彩色图像转为灰度图
阈值分割：设定阈值，将黑线和白底分离
轮廓查找：提取黑线的轮廓和位置
计算偏移量：计算黑线中心与画面中心的偏差
电机控制：根据偏移量调整左右电机速度

比二、两种巡线对比

对比传统巡线（光电反射式）与视觉巡线（摄像头）的特点：

对比项目	传统巡线（光电反射式）	视觉巡线（摄像头）
巡线稳定性	对简单直线稳定，复杂线路易脱线	更稳定，适应复杂线路
复杂线路适应	较差，仅检测固定点位	好，获取完整图像信息
受光照影响	大，红外反射受环境光干扰	较小，图像处理可补偿
响应速度	快，直接读取传感器值	稍慢，需图像处理计算
可实现功能	仅巡线	巡线+识别+追踪等多功能

总结视觉巡线在复杂线路适应性和多功能性上优于传统巡线，但响应速度稍慢。实际应用中可根据场景选择合适的巡线方式。

操三、实操环节：视觉巡线

各小组按分工完成视觉巡线程序的下载、调试与对比测试。

实操安全

巡线地图平铺放置，避免褶皱影响检测；
小车运行时注意观察，避免碰撞；
USB连接时确保小车开关关闭。

连接AiNova小车

确保小车开关处于关闭状态，用USB数据线连接AiNova小车与电脑，确认视觉模块已正确安装。

加载视觉巡线程序

在WonderCode中加载视觉巡线程序（6.10.3），选择正确端口（勿选COM1）。

放置巡线地图

将巡线地图平铺放置，确保无褶皱。将AiNova机器人放置在巡线地图黑线上。

观察视觉巡线效果，调整参数

打开开关，观察小车是否沿黑线行驶，根据实际效果调整巡线参数。

切换传统巡线程序对比

加载传统巡线程序（5.6.2），在同一地图上测试，对比两种巡线方式的效果。

记录对比数据

记录两种巡线方式在不同线路上的表现数据，填写对比表格。

实现效果视觉巡线能适应更复杂的线路，对比传统巡线在稳定性和功能上有明显优势。

单实操工单：视觉巡线⭳下载工单

姓名：班级：组号：日期：

一、设备检查

视觉模块接口对齐

USB连接正常

小车开关已关闭

巡线地图平铺无褶皱

二、视觉巡线调试记录

调试次数	线路类型	巡线参数	是否成功	问题描述
第1次			成功
第2次			成功
第3次			成功

三、两种巡线方式对比表

对比项目	传统巡线	视觉巡线
巡线稳定性
复杂线路适应
受光照影响
响应速度

评评价反馈

对照下表自评或互评，点击方格打分（每项 1-5 分）。

评价项目	评价标准	自评	互评
原理理解	能说出视觉巡线原理和图像处理流程	-	-
程序加载	能正确加载并下载视觉巡线程序	-	-
巡线调试	完成视觉巡线调试，小车能沿黑线行驶	-	-
对比分析	能对比两种巡线方式并记录数据	-	-
安全规范	遵守巡线地图使用和设备操作安全规范	-	-

课后作业：两种巡线对比表（1学时）

第14周 · 4课时

JetAuto麦轮底盘控制 - JetAuto认识

📅 2026年12月1日、12月2日、12月3日 📍 1101实训室 🕘 周二、周三 7-10节 / 周四 1-4节

标学习目标

通过4节课的学习，学生能够：

对照JetAuto实物认识主要模块，说出各模块功能；
完成JetAuto网络连接、开关机流程和APP/手柄遥控操作；
填写模块识别表，准确记录各模块名称及功能。

模一、JetAuto主要模块

JetAuto是一款基于ROS（机器人操作系统）的智能小车平台，搭载多种传感器和执行器模块。

模块名称	类别	功能
Jetson Nano	决策	主控计算单元，运行ROS和AI推理
深度相机	感知	获取RGB图像和深度信息
激光雷达	感知	360度扫描周围环境，生成地图
磁编码电机 ×4	执行	驱动小车运动，编码器反馈速度
7寸液晶屏	通信	显示界面，查看运行状态
无线手柄 / 路由器	通信	遥控操作，无线通信

Jetson Nano计算能力与激光雷达ToF原理（点击展开）

Jetson Nano是NVIDIA推出的边缘AI计算平台，搭载GPU，支持TensorFlow、PyTorch等框架，可运行神经网络模型进行实时推理。

激光雷达ToF原理：ToF（Time of Flight）通过发射激光脉冲并测量往返时间来计算距离。距离 = 光速 × 时间 ÷ 2。激光雷达360度旋转扫描，生成周围环境的点云地图。

网二、网络连接与开关机

开机流程

连接电池电源
打开电源开关
等待系统启动（约30秒）
液晶屏显示桌面即启动完成

网络连接

手机连接JetAuto发出的WiFi热点
打开JetAuto APP
在APP中选择对应的设备

关机流程

在系统菜单中选择关机
等待系统完全关闭
断开电池电源

连接排障如果APP无法连接，检查：①JetAuto是否已开机完成 ②手机是否连接了正确的WiFi热点 ③APP版本是否兼容。

操三、实操环节：遥控体验

各小组按分工完成JetAuto模块识别、开关机操作和遥控体验。

实操安全

电池连接时注意正负极，避免短路；
激光雷达工作时避免直视激光；
小车运行时注意观察，避免碰撞和跌落。

对照实物识别JetAuto各模块

对照JetAuto实物，逐一识别Jetson Nano、深度相机、激光雷达、磁编码电机、液晶屏等模块。

开机操作

按照开机流程连接电池、打开电源开关，等待系统启动完成。

APP连接

手机连接JetAuto的WiFi热点，打开APP选择设备进行连接。

APP遥控操作

使用APP遥控JetAuto前进、后退、左转、右转、横移等操作。

手柄遥控操作

使用无线手柄遥控JetAuto，体验手柄操控方式。

填写模块识别表

将识别到的各模块名称及功能记录在工单中。

实现效果能正确识别JetAuto各模块，完成开关机和APP/手柄遥控操作。

单实操工单：JetAuto模块认识⭳下载工单

姓名：班级：组号：日期：

一、模块识别表

序号	模块名称	类别	功能
1
2
3
4
5
6

二、开机/关机检查清单

操作步骤	是否完成	备注
连接电池	完成
打开电源开关	完成
等待系统启动	完成
系统菜单关机	完成

三、遥控操作记录

操作方式	前进	后退	左转	右转	横移
APP遥控	成功	成功	成功	成功	成功
手柄遥控	成功	成功	成功	成功	成功

评评价反馈

对照下表自评或互评，点击方格打分（每项 1-5 分）。

评价项目	评价标准	自评	互评
模块认识	能说出JetAuto各模块名称及功能	-	-
开关机操作	能正确完成开机、网络连接和关机流程	-	-
遥控操作	能使用APP和手柄完成遥控操作	-	-
模块识别表	准确填写各模块名称及功能	-	-
安全规范	遵守电池使用和设备操作安全规范	-	-

课后作业：模块识别表（1学时）

第15周 · 4课时

JetAuto麦轮底盘控制 - 麦轮底盘控制

📅 2026年12月8日、12月9日、12月10日 📍 1101实训室 🕘 周二、周三 7-10节 / 周四 1-4节

标学习目标

通过4节课的学习，学生能够：

认识麦克纳姆轮的结构和全向运动原理，说出四轮不同转向组合对应的运动方向；
使用APP或手柄完成JetAuto前后、横移、旋转和速度控制操作；
记录底盘动作测试数据，分析麦轮运动特点。

轮一、麦克纳姆轮原理

麦克纳姆轮的轮缘安装有斜向滚子，四个轮子通过不同的转向组合可以实现全向运动（前后、横移、斜移、旋转）。

四轮转向组合与运动方向

运动方向	左前轮	右前轮	左后轮	右后轮
前进	正转	正转	正转	正转
后退	反转	反转	反转	反转
横移（右）	反转	正转	正转	反转
旋转（顺时针）	正转	反转	正转	反转

斜向滚子如何实现横移（点击展开）

麦克纳姆轮的滚子与轮轴呈45度角。当车轮转动时，滚子与地面接触产生一个斜向分力。四个轮子的斜向分力组合后，可以产生任意方向的合力。

横移时，左右两侧车轮反向转动，斜向分力的纵向分量相互抵消，横向分量叠加，从而实现横向移动。

控二、底盘控制操作

通过APP或手柄控制JetAuto底盘的各种运动：

控制操作	四轮状态	运动效果
前进/后退	四轮同向转动	直线前后运动
横移	对角差速转动	左右横向移动
旋转	左右反向转动	原地旋转
速度调节	调节电机转速参数	改变运动速度

速度控制电机速度通过参数控制，范围一般为0-100。速度越大，小车运动越快，但稳定性可能降低。

操三、实操环节：底盘控制

各小组按分工完成JetAuto底盘的各项控制操作和数据记录。

实操安全

小车运行时注意周围环境，预留足够空间；
速度测试时从低速开始，逐步提高；
避免碰撞和跌落。

开机并连接APP/手柄

按照开机流程启动JetAuto，连接APP或无线手柄。

前进/后退控制

操控JetAuto前进和后退，观察四轮同向转动效果。

横移运动

操控JetAuto左右横移，观察对角差速转动效果。

旋转运动

操控JetAuto顺时针和逆时针旋转，观察左右反向转动效果。

速度调节

调整电机速度参数，测试不同速度下的运动表现。

记录测试数据

记录各项动作的测试数据，填写工单表格。

实现效果能操控JetAuto完成前后、横移、旋转和速度控制，理解麦轮全向运动特点。

单实操工单：麦轮底盘控制⭳下载工单

姓名：班级：组号：日期：

一、底盘动作测试表

序号	动作类型	是否成功
1	前进	成功
2	后退	成功
3	横移	成功
4	旋转	成功

二、速度控制记录

序号	速度参数	运动方向	运行效果
1
2
3

三、麦轮运动分析

麦克纳姆轮运动特点分析：

评评价反馈

对照下表自评或互评，点击方格打分（每项 1-5 分）。

评价项目	评价标准	自评	互评
麦轮原理	能说出麦克纳姆轮结构和全向运动原理	-	-
底盘控制	能完成前后、横移、旋转控制操作	-	-
速度调节	能调节速度参数并测试不同速度效果	-	-
数据分析	能记录测试数据并分析麦轮运动特点	-	-
安全规范	遵守小车操作和场地安全规范	-	-

课后作业：底盘动作测试（1学时）

第16周 · 4课时

ROS基础与键盘控制

📅 2026年12月15日、12月16日、12月17日 📍 1101实训室 🕘 周二、周三 7-10节 / 周四 1-4节

标学习目标

通过4节课的学习，学生能够：

直观认识ROS节点、话题和消息的概念，说出三者之间的关系；
练习ROS常用命令，了解键盘或手柄控制小车的操作步骤；
记录常用操作步骤，完成键盘控制小车运动的体验。

念一、ROS基本概念

ROS（Robot Operating System，机器人操作系统）是一个用于编写机器人软件的灵活框架，提供了硬件抽象、底层设备控制、进程间通信等功能。

ROS的核心概念：

概念	作用	类比	小车上的体现
节点（Node）	可执行程序，执行特定功能	一个"工人"	电机控制节点、相机节点
话题（Topic）	节点间通信频道	一个"广播频道"	/cmd_vel 速度话题
消息（Message）	话题中传输的数据格式	频道中的"内容"	Twist线速度+角速度

发布-订阅模型（点击展开）

ROS采用发布-订阅（Publisher-Subscriber）通信模型：

发布者（Publisher）：向话题发送消息的节点。例如键盘控制节点向 /cmd_vel 话题发布速度消息。
订阅者（Subscriber）：从话题接收消息的节点。例如电机控制节点订阅 /cmd_vel 话题，收到速度消息后控制电机。

发布者和订阅者之间互不直接依赖，通过话题解耦，使系统更加灵活。

令二、常用ROS命令

在终端中使用ROS命令查看和管理节点、话题和消息：

命令	功能	示例
`rosnode list`	列出所有运行中的节点	查看当前有哪些节点在运行
`rostopic list`	列出所有话题	查看当前有哪些话题
`rostopic echo /cmd_vel`	查看话题消息内容	实时显示速度话题数据
`rosmsg show geometry_msgs/Twist`	查看消息格式	查看Twist消息结构

键盘控制

使用 teleop_twist_keyboard 包通过键盘控制小车：

按键	动作
W	前进
S	后退
A	左转
D	右转
X	停止

命令使用在终端中输入 rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py 启动键盘控制，然后按对应按键控制小车运动。

操三、实操环节：键盘控制

各小组按分工完成JetAuto的ROS命令练习和键盘控制体验。

实操安全

键盘控制时注意观察小车运动方向，预留足够空间；
不确定时按X键停止小车；
避免碰撞和跌落。

开机并连接显示器/键盘

按照开机流程启动JetAuto，连接显示器和键盘（或通过SSH远程连接）。

打开终端，运行 rosnode list

打开终端，输入 rosnode list 查看当前运行的所有节点。

运行 rostopic list

输入 rostopic list 查看当前所有话题。

运行 rostopic echo /cmd_vel

输入 rostopic echo /cmd_vel 监听速度话题，观察消息内容。

启动键盘控制程序

输入 rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py 启动键盘控制。

使用WASDX按键控制小车

按W前进、S后退、A左转、D右转、X停止，体验键盘控制小车运动。

调整速度并记录步骤

调整线速度和角速度参数，记录常用操作步骤。

实现效果能通过键盘控制JetAuto运动，理解ROS节点、话题和消息的关系。

单实操工单：ROS基础与键盘控制⭳下载工单

姓名：班级：组号：日期：

一、ROS命令记录表

序号	命令	功能	执行结果
1
2
3
4

二、键盘控制记录

按键	动作	是否成功
W	前进	成功
S	后退	成功
A	左转	成功
D	右转	成功
X	停止	成功

三、常用操作步骤记录

键盘控制小车的常用操作步骤：

评评价反馈

对照下表自评或互评，点击方格打分（每项 1-5 分）。

评价项目	评价标准	自评	互评
概念理解	能说出ROS节点、话题和消息的概念及关系	-	-
命令练习	能运行ROS常用命令查看节点和话题	-	-
键盘控制	能使用键盘控制小车运动	-	-
操作记录	记录常用操作步骤，完整规范	-	-
安全规范	遵守小车操作和场地安全规范	-	-

课后作业：常用操作步骤（1学时）

第17周 · 4课时

激光雷达与导航体验 - 颜色阈值与光照

📅 2026年12月22日、12月23日、12月24日 📍 1101实训室 🕘 周二、周三 7-10节 / 周四 1-4节

标学习目标

通过4节课的学习，学生能够：

调节JetAuto摄像头颜色阈值，完成颜色识别功能；
观察不同光照条件下颜色识别效果的变化，分析光照对识别的影响；
记录阈值调试数据，总结光照与识别准确度的关系。

域一、HSV色彩空间与颜色阈值

HSV色彩空间比RGB更适合颜色识别，它将颜色分解为色调（H）、饱和度（S）和亮度（V）三个分量。

分量	含义	范围
H（Hue）	色调，表示颜色类型	0-180
S（Saturation）	饱和度，表示颜色纯度	0-255
V（Value）	亮度，表示颜色明暗	0-255

颜色阈值：通过设置H、S、V的范围来过滤目标颜色的像素，只保留在范围内的像素。

颜色	H范围	S范围	V范围
红色	0-10 / 170-180	120-255	120-255
绿色	35-85	120-255	120-255
蓝色	95-130	120-255	120-255

HSV vs RGB（点击展开）

RGB色彩空间中，颜色的三个分量（红、绿、蓝）相互耦合，改变光照会同时影响三个通道，难以分离颜色信息。

HSV色彩空间将颜色类型（H）与亮度（V）分离，改变光照只影响V值，H值基本不变。因此HSV更适合颜色识别和阈值分割，在不同光照条件下更稳定。

光二、光照对识别的影响

不同光照条件会对颜色识别效果产生显著影响：

光照条件	影响	调节策略
强光（过曝）	S/V值偏高，识别范围过大	缩小S/V上限，或降低曝光
弱光（欠曝）	V值偏低，可能无法检测	降低V下限，或增加补光
侧光（不均匀）	阴影导致不同区域HSV不同	调整角度，或分区阈值

安全提示JetAuto上的激光雷达工作时会产生激光，避免直视激光出射口，防止眼睛受伤。

操三、实操环节：阈值调试

各小组按分工完成JetAuto摄像头颜色阈值的调试和不同光照条件下的对比测试。

实操安全

激光雷达工作时避免直视激光；
调节光源时注意用电安全；
小车运行时注意观察，避免碰撞。

开机启动JetAuto

按照开机流程启动JetAuto，连接显示器和键盘（或通过SSH远程连接）。

运行颜色识别程序

在终端中运行JetAuto的颜色识别程序，打开摄像头画面。

放置红色物体，调整HSV阈值

将红色物体放置在摄像头前，调整H、S、V的阈值范围，使红色像素被正确识别。

正常光照下记录效果和参数

在正常光照条件下，记录识别效果和HSV阈值参数。

强光条件下观察并调整

增加光照强度，观察识别效果变化，调整阈值参数以适应强光条件。

弱光条件下观察并调整

降低光照强度，观察识别效果变化，调整阈值参数以适应弱光条件。

记录不同条件的数据

记录不同光照条件下的HSV阈值和识别效果，填写对比表格。

实现效果能调试HSV颜色阈值，适应不同光照条件，理解光照对识别的影响。

单实操工单：颜色阈值调试⭳下载工单

姓名：班级：组号：日期：

一、HSV阈值调试记录

光照条件	H范围	S范围	V范围	识别效果
正常光照
强光
弱光
侧光

二、光照影响对比表

对比项	正常光照	强光条件	弱光条件
识别成功率
识别稳定性
需调整参数
最佳阈值

三、调试总结

分析项	结论
光照对识别的影响
阈值调整策略
最佳光照条件

评评价反馈

对照下表自评或互评，点击方格打分（每项 1-5 分）。

评价项目	评价标准	自评	互评
HSV理解	能说出HSV色彩空间和颜色阈值的概念	-	-
阈值调试	能调节HSV阈值完成颜色识别	-	-
光照分析	能分析不同光照条件对识别的影响	-	-
数据记录	记录阈值调试和光照对比数据	-	-
安全规范	遵守激光雷达和设备操作安全规范	-	-

课后作业：阈值调试记录（1学时）

第18周 · 4课时

激光雷达与导航体验 - AprilTag标签识别

📅 2026年12月29日、12月30日、12月31日 📍 1101实训室 🕘 周二、周三 7-10节 / 周四 1-4节

标学习目标

通过4节课的学习，学生能够：

使用AprilTag标签和二维码完成识别测试，记录标签ID和识别结果；
修改AprilTag配置文件添加新标签，理解标签识别的参数设置；
填写识别结果记录表，总结标签识别与车辆动作的对应关系。

识一、AprilTag认识

AprilTag是一种视觉基准标签系统，通过摄像头采集图像后，检测标签轮廓并解码标签ID。JetAuto通过ROS节点订阅摄像头话题，获取RGB图像并进行灰度化、缩放处理，然后获取标签信息（如标签ID、中心点与角点坐标），最后通过回传画面反馈识别结果。

处理环节	说明
图像采集	ROS节点订阅摄像头话题，获取RGB图像
图像预处理	灰度化、缩放处理
标签检测	检测标签轮廓并解码标签ID
信息获取	获取标签ID、中心点与角点坐标
结果反馈	通过回传画面显示识别结果

AprilTag识别操作步骤（点击展开）

AprilTag识别操作步骤：

启动JetAuto，连接至远程控制软件NoMachine
打开命令行终端，输入 sudo systemctl stop start_app_node.service 停止APP自启服务
输入 roslaunch jetauto_example apriltag_detect_demo.launch 启动标签识别演示
将AprilTag标签放置在摄像头视野范围内，RVIZ工具左下方显示回传画面，识别到标签后会显示标签ID和边框

二维码识别JetAuto也可通过ROS节点进行二维码识别，识别流程类似AprilTag，通过摄像头采集图像后解码二维码内容。

测二、标签识别测试

在JetAuto上运行AprilTag识别程序，完成标签识别和二维码识别测试。

AprilTag识别测试

步骤	操作	说明
1	停止APP自启服务	`sudo systemctl stop start_app_node.service`
2	启动标签识别程序	`roslaunch jetauto_example apriltag_detect_demo.launch`
3	放置1号标签	将1号标签放置在摄像头视野内
4	观察识别效果	RVIZ左下方显示回传画面，记录标签ID

修改配置文件添加新标签

修改 tags.yaml 配置文件，添加2号和3号标签参数，重新启动程序测试多标签识别。

测试要点分别测试1号、2号、3号标签的识别效果，记录标签ID和识别结果。

控三、动作响应

根据AprilTag识别到的标签ID，设计JetAuto的动作响应，实现标签识别与车辆动作的对应关系。

标签ID	动作	说明
1号标签	前进2秒	识别到1号标签时，JetAuto向前行驶2秒
2号标签	右转	识别到2号标签时，JetAuto右转
3号标签	停止	识别到3号标签时，JetAuto停止运动

控制逻辑：摄像头采集图像 → AprilTag检测 → 判断标签ID → 发布对应速度命令 → 机器人执行动作。通过循环检测实现连续响应。

实现效果将不同AprilTag卡片放在JetAuto前方，机器人能根据标签ID执行前进、右转、停止等动作。

操四、实操环节：标签识别

各小组使用AprilTag卡片和二维码完成标签识别测试及动作响应设计。

实操安全

激光雷达工作时不可直视激光出口，避免眼睛受伤；
小车运行时注意周围空间，避免碰撞或跌落；
操作时保持手部远离车轮和履带。

检查准备

确认JetAuto开机正常、NoMachine连接成功、摄像头和雷达连接正常。

启动AprilTag识别程序

停止APP自启服务，输入 roslaunch jetauto_example apriltag_detect_demo.launch 启动标签识别程序，将1号标签放置在摄像头视野内，观察RVIZ中的识别效果并记录标签ID。

修改配置文件测试多标签识别

修改 tags.yaml 配置文件，添加2号和3号标签参数，重新启动程序测试多标签识别效果。

二维码识别测试

启动二维码识别程序，分别用不同内容的二维码测试识别效果，记录二维码内容和识别结果。

设计动作响应

设计动作响应：识别到1号标签->前进2秒，识别到2号标签->右转，识别到3号标签->停止。测试并调试动作响应效果。

实现效果能完成AprilTag标签识别、二维码识别，并根据标签ID控制JetAuto执行对应动作。

单实操工单：AprilTag标签识别记录表⭳下载工单

姓名：班级：组号：日期：

一、AprilTag标签识别记录表

序号	标签ID	识别效果	备注
1	1号标签
2	2号标签
3	3号标签

二、二维码识别记录

序号	二维码内容	识别结果	备注
1
2
3

三、动作响应设计表

标签ID	设计动作	测试效果	是否成功
1号标签			成功
2号标签			成功
3号标签			成功

评评价反馈

对照下表自评或互评，点击方格打分（每项 1-5 分）。

评价项目	评价标准	自评	互评
安全规范	遵守激光雷达和设备操作安全规范	-	-
标签识别	正确启动AprilTag识别程序并记录标签ID	-	-
配置修改	能修改tags.yaml添加新标签	-	-
二维码识别	完成二维码识别测试并记录结果	-	-
工单完成	记录完整、数据准确	-	-

课后作业：识别结果记录（1学时）

第19周 · 4课时

激光雷达与导航体验 - 雷达避障与建图导航

📅 2027年1月5日、1月6日、1月7日 📍 1101实训室 🕘 周二、周三 7-10节 / 周四 1-4节

标学习目标

通过4节课的学习，学生能够：

使用AprilTag标签和二维码完成识别测试，记录标签ID和识别结果；
操作APP"Make A Map"完成激光雷达建图，并使用"Map Nav"进行导航体验；
填写识别与建图记录表，总结感知与导航的基本关系。

识一、AprilTag标签识别实验（复习）

AprilTag标签识别原理：通过订阅摄像头节点发布的话题消息获取RGB图像，进行灰度化、缩放处理后，获取标签信息（标签ID、中心点与角点坐标），最后通过相机标定反馈识别结果。

操作步骤

启动JetAuto，连接NoMachine远程控制软件；
打开终端，输入 sudo systemctl stop start_app_node.service 关闭APP自启服务；
输入 roslaunch jetauto_example apriltag_detect_demo.launch 启动标签识别演示；
将AprilTag标签放置在摄像头视野范围内，RVIZ工具左下方显示回传画面。

复习要点AprilTag识别的核心流程为：图像采集 -> 灰度化缩放 -> 标签检测解码 -> 获取标签信息 -> 回传画面反馈。

避二、APP建图操作（Make A Map）

使用JetAuto APP的"Make A Map"模式，结合激光雷达完成环境建图（SLAM）。

建图操作步骤

步骤	操作	说明
1	启动建图服务	终端输入 `roslaunch jetauto_slam slam.launch slam_methods:=gmapping`
2	连接APP	手机连接JetAuto热点，打开JetAuto APP，选择"Make A Map"模式
3	建图操作	用APP虚拟摇杆控制小车在实训室移动，观察地图构建过程，确保覆盖整个区域
4	保存地图	终端输入 `rosrun map_server map_saver -f ~/maps/my_map` 保存地图

建图要点移动时需缓慢匀速，确保激光雷达能充分扫描环境，地图构建完整后再保存。

图三、APP导航体验（Map Nav）

使用已保存的地图，通过JetAuto APP的"Map Nav"模式进行自主导航体验。

导航操作步骤

关闭建图服务，启动导航服务；
在APP中选择"Map Nav"模式；
在地图上点击目标点，小车自动规划路径导航。

关键概念建图是"先建后用"的过程——先遥控机器人扫描环境生成地图，再利用地图实现自主导航。导航时机器人通过雷达数据与地图匹配来确定自身位置（定位），再规划路径（导航）。

实现效果在地图上设置目标点后，JetAuto能自动规划路径并运动至目标位置。

操四、实操环节：雷达体验

各小组落实雷达安全要求，体验雷达报警、避障、建图和导航功能。

实操安全

激光雷达工作时禁止直视激光出射口，禁止拆卸雷达；
建图时缓慢遥控移动，避免碰撞障碍物；
导航测试时保持场地整洁，移除多余障碍物；
JetAuto运动时注意观察，随时准备手动停止。

启动激光雷达节点

启动JetAuto，在终端运行激光雷达节点程序，打开雷达可视化界面，确认雷达数据正常扫描。

体验障碍物报警与避障

运行避障程序，将手或物体放在JetAuto前方不同距离处，观察报警、减速和转向避让的效果。

SLAM建图

启动SLAM建图程序，使用键盘遥控JetAuto在实训室内缓慢移动，观察地图实时构建过程，完成后保存地图。

自主导航测试

加载地图，启动导航程序，在地图上设置目标点，观察JetAuto自主规划路径并运动至目标，测试途中放置障碍物观察避障效果。

实现效果能完成雷达避障体验、SLAM建图和自主导航，理解"感知-判断-执行"闭环流程。

单实操工单：雷达体验记录表⭳下载工单

姓名：班级：组号：日期：

一、避障功能测试

序号	障碍物距离(cm)	报警	避障动作	备注
1
2
3

二、建图记录

序号	建图面积	移动时间	地图质量	问题记录
1

三、导航测试

序号	目标位置	是否到达	途中避障	耗时
1
2

四、感知与执行流程总结

描述雷达感知到动作执行的完整流程：

评评价反馈

对照下表自评或互评，点击方格打分（每项 1-5 分）。

评价项目	评价标准	自评	互评
雷达认识	能说出激光雷达的工作原理和安全要求	-	-
避障体验	能完成障碍物检测、报警和避障测试	-	-
建图导航	能完成SLAM建图和自主导航测试	-	-
流程理解	能描述"感知-判断-执行"的完整闭环	-	-
安全规范	遵守激光雷达安全要求，规范操作设备	-	-

课后作业：感知与执行流程（1学时）

第20周 · 4课时

综合任务与课程考核

📅 2027年1月12日、1月13日、1月14日 📍 1101实训室 🕘 周二、周三 7-10节 / 周四 1-4节

标学习目标

通过4节课的学习，学生能够：

综合运用所学知识完成"感知-判断-执行"综合任务，包括标签识别、颜色识别、巡线避障和导航等环节；
完成设备复位、成果展示和课程评价；
总结课程所学，撰写综合任务报告。

务一、综合任务说明

本周为课程考核周，各小组需综合运用所学知识，完成"感知-判断-执行"综合任务，并进行成果展示与评价总结。

综合任务：感知-判断-执行

各小组需在规定时间内完成以下环节：

任务环节	技术模块	考核要求
感知	AprilTag标签识别 / 颜色识别	使用AprilTag标签识别或颜色识别功能，获取环境信息（标签ID、颜色类型）
判断	识别结果分析	根据识别结果，判断小车应执行的动作（前进、转弯、停止、报警等）
执行	运动控制 / APP操作	通过运动控制命令或APP操作，让小车完成指定路径行驶和障碍物避让

分组任务安排

平台	任务内容	考核要点
AiNova小车	巡线、测距报警、颜色识别	完成各任务环节，记录关键数据
JetAuto小车	AprilTag标签识别、APP建图导航	完成标签识别与导航体验，记录结果

评分标准平时表现与安全规范40%（考勤、课堂纪律、安全操作、团队协作）+ 实训任务40%（任务完成度、操作规范性、数据记录完整性）+ 综合任务20%（综合任务完成质量、成果展示、问题分析能力）。

设备复位要求考核结束后需完成设备复位：①关闭所有终端程序；②重启APP服务；③小车归位；④工位清理。

行二、任务执行

各小组按分工完成综合任务，涉及AiNova和JetAuto两个平台。

实操安全

综合任务涉及多设备操作，注意用电安全和设备防护；
小车运行时注意周围空间，避免碰撞；
考核期间保持考场纪律，独立完成个人操作部分。

AiNova小车任务

各小组使用AiNova小车完成以下任务环节：①巡线：将AiNova放置在巡线地图上，完成智能巡线；②测距报警：使用超声波测距模块完成障碍物检测与报警；③颜色识别：使用视觉模块完成指定颜色的识别与响应。记录任务过程中的关键数据。

JetAuto小车任务

各小组使用JetAuto小车完成以下任务环节：①AprilTag标签识别：启动识别程序，测试不同标签的识别效果；②APP建图导航：使用APP"Make A Map"完成建图，使用"Map Nav"进行导航体验。记录识别结果和导航数据。

记录任务数据

记录任务过程中的关键数据和操作结果，包括AiNova巡线效果、测距数据、颜色识别结果，以及JetAuto标签ID、建图范围、导航路径等。

设备复位

考核结束后完成设备复位：关闭所有终端程序、重启APP服务、小车归位、清理工位。教师检查设备复位情况。

实现效果能综合运用所学知识完成"感知-判断-执行"综合任务，展示完整闭环。

展三、成果展示

各小组依次进行成果展示，展示综合任务执行过程与结果。

展示环节	内容要求	时间
任务说明	介绍小组分工、任务方案与技术路线	2分钟
现场演示	演示综合任务执行过程	3分钟
问题答辩	回答教师和同学提问	2分钟

展示要点：清晰说明感知模块如何识别标签和障碍物，判断模块如何决策运动方向，执行模块如何控制运动，以及遇到的问题和解决方案。

总四、评价总结

对课程整体学习内容进行回顾与总结，进行课程评价。

课程内容回顾

阶段	周次	主要内容
基础认知	1-4周	智能网联汽车概念、结构、发展
AiNova入门	5-9周	APP控制、传感器、电机驱动、避障
视觉与ROS	10-16周	颜色识别、追踪、巡线、ROS基础、HSV
导航体验	17-18周	AprilTag识别、雷达避障、建图导航
综合考核	19周	综合任务、成果展示、评价总结

课程总结本课程围绕"感知-判断-执行"主线，从智能网联汽车基础知识入手，通过AiNova和JetAuto两套平台，循序渐进地学习了传感器感知、视觉识别、运动控制、ROS编程、激光雷达导航等核心技术，最终通过综合任务将所学知识融会贯通。

单实操工单：综合任务报告⭳下载工单

姓名：班级：组号：日期：

一、小组分工

成员	分工	负责模块

二、综合任务操作记录

序号	平台	任务环节
1	AiNova	巡线
2	AiNova	测距报警
3	AiNova	颜色识别
4	JetAuto	AprilTag识别
5	JetAuto	APP建图导航

三、设备复位确认

检查项	是否完成
关闭所有终端程序
重启APP服务
小车归位
工位清理

四、课程总结

本课程学习收获与不足总结：

评评价反馈

对照下表自评或互评，点击方格打分（每项 1-5 分）。

评价项目	评价标准	自评	互评
安全规范	考核期间遵守安全操作和考场纪律	-	-
任务完成	完成感知-判断-执行综合任务各环节（含AiNova和JetAuto）	-	-
设备复位	正确完成设备复位和工位清理	-	-
成果展示	清晰汇报操作过程和关键数据	-	-
工单完成	记录完整、数据准确	-	-

课后作业：综合任务报告（1学时）