河大音像版小学六年级下册信息技术+第十三课+无人驾驶来了
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第十三课 无人驾驶来了
目录
• 无人驾驶技术简介 • 无人驾驶系统关键技术 • 无人驾驶汽车实例分析 • 政策法规对无人驾驶影响解读 • 伦理道德问题在无人驾驶中体现 •
无人驾驶定义与发展历程
无人驾驶定义
无人驾驶是指通过计算机系统、 传感器、导航设备等技术手段， 实现车辆自主驾驶，无需人为干 预或操作。
强化人类监管与干预
在无人驾驶车辆决策过程中，强化人 类的监管和干预作用，确保决策结果 的合理性和道德性。
发展机器伦理算法
研究和发展能够处理道德困境的机器 伦理算法，使无人驾驶车辆能够在遵 循道德原则的基础上做出合理决策。
社会责任感培养在教育中重要性
培养公民意识
通过教育引导人们认识到自己在社会中的责任和义务，培养具有 强烈社会责任感的公民。
决策系统
综合考虑车辆状态、交通 规则、道路状况等因素， 做出加速、减速、转向等 决策。
控制执行与安全保障措施研究
车辆控制技术
通过精确控制车辆的油门、刹车 、转向等系统，实现无人驾驶车
辆的稳定行驶。
安全保障措施
采用多种安全保障措施，如紧急制 动、避障、故障自诊断等，确保无 人驾驶车辆的安全行驶。
冗余系统设计
挑战分析
无人驾驶技术的发展仍面临诸多挑战，如技术安全性、法律法规、道德伦理等 问题需要得到解决。此外，还需要克服复杂环境下的感知、决策等难题。
02
无人驾驶系统关键技术
传感器融合与感知能力提升
01
02
03
多传感器融合技术
通过雷达、激光雷达、摄 像头等多种传感器的融合 ，提高无人驾驶车辆的感 知能力。
启示
自动驾驶技术的发展需要持续投入和研发，同时需要政府、企业和社会的共同努力，推动相关法律法 规的完善，为自动驾驶技术的商业化应用创造良好环境。
04
政策法规对无人驾驶影响解读
国内外政策法规现状梳理
国际政策法规
目前，美国、欧洲、日本等地区和国家已经出台了一系列关于无人驾驶的法律法规，涉 及车辆安全、道路测试、交通规则等方面，为无人驾驶的商业化应用提供了法律保障。
国内政策法规
我国政府也高度重视无人驾驶技术的发展，工信部、公安部、交通部等部门联合发布了 多项政策文件，规范无人驾驶道路测试、示范应用等，推动无人驾驶技术的创新和应用
。
政策法规对产业发展推动作用
明确产业发展方向
政策法规的出台为无人驾驶产业明确了 发展方向，促进了相关企业的技是国内领先的自动驾驶平台，已推出自动驾驶公交车、出租车等解决方案，并在长沙、北京等地开，采用了高精度地图、车路协同等技术，提高了自动驾驶的安全性和 效率。
其他典型案例分享和启示
域取得了显著成果，如福特、宝 马等。
关注科技发展对社会的影响
教育应关注科技发展对社会的影响，引导人们思考如何利用科技为 社会带来积极变革。
培养批判性思维
教育应培养人们的批判性思维，使其能够独立思考、判断并承担自 己的行为后果。
06
实践活动：探索无人驾驶世界
参观考察当地无人驾驶测试场地
01
了解测试场地的设施与功能
包括传感器、摄像头、雷达等感知设备，以及用于模拟各种道路和交通
加速商业化进程
通过政策法规的引导和规范，无人驾驶技 术在物流、出租车、公共交通等多个领域 实现了商业化应用，推动了产业的快速发 展。
未来政策走向预测和建议
加强安全监管
未来政策将更加注重无人驾驶车辆的安全性和可靠性，加 强对车辆和驾驶员的监管和管理，确保道路交通安全。
推动标准化建设
政策将推动无人驾驶技术的标准化建设，制定统一的技术 标准和测试方法，提高产品的兼容性和互换性。
畅想未来出行场景
想象未来无人驾驶技术广泛应用后的出行场景，如车辆自主预约 、共享出行、无人驾驶出租车等。
探讨技术与社会影响
分析无人驾驶技术的发展对社会、经济、环境等方面可能产生的 影响，以及需要面对的挑战和机遇。
总结反思，提升认识水平
回顾活动过程
对整个实践活动进行回顾，总结自己在各个环节中的收获和不足 。
谷歌Waymo项目进展及创新点解读
项目进展
Waymo是谷歌旗下的自动驾驶公司 ，已推出完全无人驾驶的出租车服务 ，并在多个城市进行了路测。
创新点解读
Waymo采用了激光雷达等传感器融合 技术，实现了高精度地图制作和定位。 同时，其自动驾驶系统具有较高的智能 水平，计冗余备份，提高无 人驾驶车辆的可靠性和容错能力。
人工智能在无人驾驶中应用探讨
深度学习在无人驾驶中的应用
01
通过深度学习算法，实现无人驾驶车辆的自主学习和不断优化
。
强化学习在无人驾驶中的应用
02
利用强化学习算法，让无人驾驶车辆在与环境的交互中不断学
习和改进。
人工智能技术的挑战与前景
03
分享经验与感受
与同学们分享自己在活动中的经验和感受，包括观察到的现象、遇 到的问题以及解决问题的方法等。
提升对无人驾驶技术的认识
通过本次活动，更加深入地了解无人驾驶技术的原理、应用和发展 趋势，增强自己对该领域的兴趣和关注。
THANKS 感谢观看
发展历程
从无人驾驶概念的提出，到技术 研发、测试验证，再到商业化应 用，无人驾驶技术经历了不断的 发展和完善。
无人驾驶技术原理及组成部分
技术原理
无人驾驶技术基于人工智能、传感器融合、导航定位等技术 ，通过感知、决策、执行等环节实现车辆自主驾驶。
组成部分
无人驾驶系统包括感知系统、决策系统、执行系统等部分， 其中感知系统负责感知周围环境，决策系统负责规划行驶路 线和动作，执行系统负责控制车辆执行相应动作。
人类生命与机器损坏的权衡
在面临潜在事故时，无人驾驶车辆应如何权衡保 护人类生命和减少机器损坏的问题成为争议焦点 。
数据隐私与安全问题
无人驾驶车辆收集和使用的大量数据涉及用户隐 私和安全问题，如何平衡数据利用与保护成为关 注重点。
道德困境下如何做出合理决策
确立明确的道德原则
为无人驾驶车辆制定明确的道德原则 ，以指导其在复杂情况下的决策行为 。
环境感知算法
采用深度学习等算法，对 传感器采集的数据进行处 理和解析，实现对周围环 境的精准感知。
目标识别与跟踪
通过图像处理和计算机视 觉技术，识别并跟踪道路 上的车辆、行人、交通信 号等目标。
路径规划与决策系统优化方法
全局路径规划
根据目的地和当前位置， 规划出最优的全局路径。
局部路径规划
在全局路径的基础上，根 据实时感知到的周围环境 信息，进行局部路径的调 整和优化。
拓展应用领域
政策将鼓励无人驾驶技术在更多领域的应用，如智慧城市 、智能交通等，推动产业的多元化发展。同时，加强国际 合作，共同推动无人驾驶技术的全球发展。
05
伦理道德问题在无人驾驶中体 现
机器伦理问题提出和争议焦点
1 2 3
机器是否具有道德判断力
关于无人驾驶车辆是否应具备道德判断力，以及 如何赋予其这种能力的问题引发了广泛讨论。
探讨人工智能技术在无人驾驶领域面临的挑战和未来发展前景
。
03
无人驾驶汽车实例分析
特斯拉自动驾驶功能介绍及评价
自动驾驶功能
特斯拉的自动驾驶系统包括自动变道、自适应巡航、自动泊车等功能，实现了部 分自动驾驶。
技术评价
特斯拉采用了先进的传感器和计算机视觉技术，结合深度学习算法，实现了较高 水平的自动驾驶。但仍有部分场景需要人工干预，未完全实现全自动驾驶。
设计与搭建
根据所选材料，设计小车的结构 ，并搭建出基本框架。注意确保
小车的稳定性和平衡性。
编程与调试
使用简单的编程语言或模块，为 小车编写自动驾驶程序，并进行 调试，使其能够在一定范围内自
主行驶。
分组讨论会：畅想未来出行方式
分析现有交通问题
讨论当前交通出行中存在的问题，如拥堵、事故、污染等，并提 出可能的解决方案。
环境的设备。
02
观察无人驾驶车辆的实际运行
注意车辆在不同路况和交通场景下的反应和表现，如起步、加速、转弯
、避障等。
03
与专业人士交流
向工程师或技术人员请教关于无人驾驶技术的原理、应用前景以及挑战
等问题。
动手制作简易版自动驾驶小车
准备材料
选择适合制作小车的材料，如纸 板、塑料瓶、电机、电池、传感
器等。
国内外无人驾驶发展现状对比
国外发展现状
国外无人驾驶技术研发起步较早，目 前已有多家企业推出商业化应用产品 ，如Waymo、Tesla等。
国内发展现状
国内无人驾驶技术研发起步较晚，但 近年来发展迅速，已有不少企业、高 校和研究机构涉足该领域，并取得了 一定的成果。
未来趋势预测与挑战分析
未来趋势
随着人工智能、传感器等技术的不断发展，无人驾驶技术将越来越成熟，商业 化应用将逐渐普及，同时还将拓展到更多领域。
目录
• 无人驾驶技术简介 • 无人驾驶系统关键技术 • 无人驾驶汽车实例分析 • 政策法规对无人驾驶影响解读 • 伦理道德问题在无人驾驶中体现 •
无人驾驶定义与发展历程
无人驾驶定义
无人驾驶是指通过计算机系统、 传感器、导航设备等技术手段， 实现车辆自主驾驶，无需人为干 预或操作。
强化人类监管与干预
在无人驾驶车辆决策过程中，强化人 类的监管和干预作用，确保决策结果 的合理性和道德性。
发展机器伦理算法
研究和发展能够处理道德困境的机器 伦理算法，使无人驾驶车辆能够在遵 循道德原则的基础上做出合理决策。
社会责任感培养在教育中重要性
培养公民意识
通过教育引导人们认识到自己在社会中的责任和义务，培养具有 强烈社会责任感的公民。
决策系统
综合考虑车辆状态、交通 规则、道路状况等因素， 做出加速、减速、转向等 决策。
控制执行与安全保障措施研究
车辆控制技术
通过精确控制车辆的油门、刹车 、转向等系统，实现无人驾驶车
辆的稳定行驶。
安全保障措施
采用多种安全保障措施，如紧急制 动、避障、故障自诊断等，确保无 人驾驶车辆的安全行驶。
冗余系统设计
挑战分析
无人驾驶技术的发展仍面临诸多挑战，如技术安全性、法律法规、道德伦理等 问题需要得到解决。此外，还需要克服复杂环境下的感知、决策等难题。
02
无人驾驶系统关键技术
传感器融合与感知能力提升
01
02
03
多传感器融合技术
通过雷达、激光雷达、摄 像头等多种传感器的融合 ，提高无人驾驶车辆的感 知能力。
启示
自动驾驶技术的发展需要持续投入和研发，同时需要政府、企业和社会的共同努力，推动相关法律法 规的完善，为自动驾驶技术的商业化应用创造良好环境。
04
政策法规对无人驾驶影响解读
国内外政策法规现状梳理
国际政策法规
目前，美国、欧洲、日本等地区和国家已经出台了一系列关于无人驾驶的法律法规，涉 及车辆安全、道路测试、交通规则等方面，为无人驾驶的商业化应用提供了法律保障。
国内政策法规
我国政府也高度重视无人驾驶技术的发展，工信部、公安部、交通部等部门联合发布了 多项政策文件，规范无人驾驶道路测试、示范应用等，推动无人驾驶技术的创新和应用
。
政策法规对产业发展推动作用
明确产业发展方向
政策法规的出台为无人驾驶产业明确了 发展方向，促进了相关企业的技是国内领先的自动驾驶平台，已推出自动驾驶公交车、出租车等解决方案，并在长沙、北京等地开，采用了高精度地图、车路协同等技术，提高了自动驾驶的安全性和 效率。
其他典型案例分享和启示
域取得了显著成果，如福特、宝 马等。
关注科技发展对社会的影响
教育应关注科技发展对社会的影响，引导人们思考如何利用科技为 社会带来积极变革。
培养批判性思维
教育应培养人们的批判性思维，使其能够独立思考、判断并承担自 己的行为后果。
06
实践活动：探索无人驾驶世界
参观考察当地无人驾驶测试场地
01
了解测试场地的设施与功能
包括传感器、摄像头、雷达等感知设备，以及用于模拟各种道路和交通
加速商业化进程
通过政策法规的引导和规范，无人驾驶技 术在物流、出租车、公共交通等多个领域 实现了商业化应用，推动了产业的快速发 展。
未来政策走向预测和建议
加强安全监管
未来政策将更加注重无人驾驶车辆的安全性和可靠性，加 强对车辆和驾驶员的监管和管理，确保道路交通安全。
推动标准化建设
政策将推动无人驾驶技术的标准化建设，制定统一的技术 标准和测试方法，提高产品的兼容性和互换性。
畅想未来出行场景
想象未来无人驾驶技术广泛应用后的出行场景，如车辆自主预约 、共享出行、无人驾驶出租车等。
探讨技术与社会影响
分析无人驾驶技术的发展对社会、经济、环境等方面可能产生的 影响，以及需要面对的挑战和机遇。
总结反思，提升认识水平
回顾活动过程
对整个实践活动进行回顾，总结自己在各个环节中的收获和不足 。
谷歌Waymo项目进展及创新点解读
项目进展
Waymo是谷歌旗下的自动驾驶公司 ，已推出完全无人驾驶的出租车服务 ，并在多个城市进行了路测。
创新点解读
Waymo采用了激光雷达等传感器融合 技术，实现了高精度地图制作和定位。 同时，其自动驾驶系统具有较高的智能 水平，计冗余备份，提高无 人驾驶车辆的可靠性和容错能力。
人工智能在无人驾驶中应用探讨
深度学习在无人驾驶中的应用
01
通过深度学习算法，实现无人驾驶车辆的自主学习和不断优化
。
强化学习在无人驾驶中的应用
02
利用强化学习算法，让无人驾驶车辆在与环境的交互中不断学
习和改进。
人工智能技术的挑战与前景
03
分享经验与感受
与同学们分享自己在活动中的经验和感受，包括观察到的现象、遇 到的问题以及解决问题的方法等。
提升对无人驾驶技术的认识
通过本次活动，更加深入地了解无人驾驶技术的原理、应用和发展 趋势，增强自己对该领域的兴趣和关注。
THANKS 感谢观看
发展历程
从无人驾驶概念的提出，到技术 研发、测试验证，再到商业化应 用，无人驾驶技术经历了不断的 发展和完善。
无人驾驶技术原理及组成部分
技术原理
无人驾驶技术基于人工智能、传感器融合、导航定位等技术 ，通过感知、决策、执行等环节实现车辆自主驾驶。
组成部分
无人驾驶系统包括感知系统、决策系统、执行系统等部分， 其中感知系统负责感知周围环境，决策系统负责规划行驶路 线和动作，执行系统负责控制车辆执行相应动作。
人类生命与机器损坏的权衡
在面临潜在事故时，无人驾驶车辆应如何权衡保 护人类生命和减少机器损坏的问题成为争议焦点 。
数据隐私与安全问题
无人驾驶车辆收集和使用的大量数据涉及用户隐 私和安全问题，如何平衡数据利用与保护成为关 注重点。
道德困境下如何做出合理决策
确立明确的道德原则
为无人驾驶车辆制定明确的道德原则 ，以指导其在复杂情况下的决策行为 。
环境感知算法
采用深度学习等算法，对 传感器采集的数据进行处 理和解析，实现对周围环 境的精准感知。
目标识别与跟踪
通过图像处理和计算机视 觉技术，识别并跟踪道路 上的车辆、行人、交通信 号等目标。
路径规划与决策系统优化方法
全局路径规划
根据目的地和当前位置， 规划出最优的全局路径。
局部路径规划
在全局路径的基础上，根 据实时感知到的周围环境 信息，进行局部路径的调 整和优化。
拓展应用领域
政策将鼓励无人驾驶技术在更多领域的应用，如智慧城市 、智能交通等，推动产业的多元化发展。同时，加强国际 合作，共同推动无人驾驶技术的全球发展。
05
伦理道德问题在无人驾驶中体 现
机器伦理问题提出和争议焦点
1 2 3
机器是否具有道德判断力
关于无人驾驶车辆是否应具备道德判断力，以及 如何赋予其这种能力的问题引发了广泛讨论。
探讨人工智能技术在无人驾驶领域面临的挑战和未来发展前景
。
03
无人驾驶汽车实例分析
特斯拉自动驾驶功能介绍及评价
自动驾驶功能
特斯拉的自动驾驶系统包括自动变道、自适应巡航、自动泊车等功能，实现了部 分自动驾驶。
技术评价
特斯拉采用了先进的传感器和计算机视觉技术，结合深度学习算法，实现了较高 水平的自动驾驶。但仍有部分场景需要人工干预，未完全实现全自动驾驶。
设计与搭建
根据所选材料，设计小车的结构 ，并搭建出基本框架。注意确保
小车的稳定性和平衡性。
编程与调试
使用简单的编程语言或模块，为 小车编写自动驾驶程序，并进行 调试，使其能够在一定范围内自
主行驶。
分组讨论会：畅想未来出行方式
分析现有交通问题
讨论当前交通出行中存在的问题，如拥堵、事故、污染等，并提 出可能的解决方案。
环境的设备。
02
观察无人驾驶车辆的实际运行
注意车辆在不同路况和交通场景下的反应和表现，如起步、加速、转弯
、避障等。
03
与专业人士交流
向工程师或技术人员请教关于无人驾驶技术的原理、应用前景以及挑战
等问题。
动手制作简易版自动驾驶小车
准备材料
选择适合制作小车的材料，如纸 板、塑料瓶、电机、电池、传感
器等。
国内外无人驾驶发展现状对比
国外发展现状
国外无人驾驶技术研发起步较早，目 前已有多家企业推出商业化应用产品 ，如Waymo、Tesla等。
国内发展现状
国内无人驾驶技术研发起步较晚，但 近年来发展迅速，已有不少企业、高 校和研究机构涉足该领域，并取得了 一定的成果。
未来趋势预测与挑战分析
未来趋势
随着人工智能、传感器等技术的不断发展，无人驾驶技术将越来越成熟，商业 化应用将逐渐普及，同时还将拓展到更多领域。