一体化ROS智能驾驶小车及实训教学平台解决方案

康谋自动驾驶 | 2025-09-28 10:04:50 阅读：3

发布文章

在自动驾驶技术飞速发展的当下，一套兼顾 “实战开发” 与 “教学实训” 的智能小车方案，成为高校、职业院校及科研机构的核心需求。

今天，康谋带来的 ROS 智能驾驶小车整体方案，不仅具备专业级的硬件配置与软件架构，更配套完整的实训教学平台及教学资源，从 “硬件落地” 到 “教学实践”，一站式解决自动驾驶教学与开发痛点。

一、ROS 智能驾驶小车方案概述

1、整体架构：模块化设计，清晰可追溯

小车采用模块化架构设计，核心包含车架组件与阿克曼底盘，各传感器与核心部件布局合理，便于学生理解 “感知 - 决策 - 控制” 的硬件逻辑，也支持后期二次开发与部件替换，适配不同教学与实验需求。

图1.png

智能驾驶小车整体示意图

2、硬件方案：多传感器融合，对标行业标准

硬件配置覆盖自动驾驶 “环境感知、定位导航、控制执行” 全流程，关键部件参数明确，性能可靠，具体如下：

（1）底盘系统

运行速度：8km/h
尺寸：1320mm×785mm×490mm
轴距/轮距：600mm/665mm
轮胎直径：420mm
对外供电：48V/10A，24V/15A，12V/15A
通讯方式：CAN2.0B
整车质量：125kg
制动方式：电动
越障高度：90mm（空载）/60mm（满载）
最大负载：100kg

图2.png

阿克曼底盘

（2）感知系统

多线激光雷达：R550 PLUS（16线，测量距离70-150m，频率5-20Hz）
双目相机：Gemini Pro（深度范围0.25-2.5m，USB3.0接口）
毫米波雷达：大陆ARS408（探测距离0.2-250m，测速范围-400km/h~200km/h）
RTK定位系统：华测CGI-430（多系统支持，RTK精度1cm+1ppm）

（3）计算与显示系统

工控机：MIC-7700系列边缘计算平台
显示屏：10.1寸（HDMI接口，1080P分辨率）

（4）辅助系统

交换机、拓展模块、路由器、支撑架等配件

3、软件方案：基于 Autoware，适配教学与开发

小车搭载定制化上位机，以开源 Autoware 框架为核心，完美满足 “教学” 与 “开发” 双重需求，具体功能包括：

智能驾驶模块化开发与教学：拆解自动驾驶核心模块，便于学生理解与实践；
自动驾驶感知开发与教学：支持视觉、激光雷达、毫米波雷达等单一 / 多源感知算法开发；
开源自动驾驶深度算法使用：直接调用 Autoware 框架内成熟算法，降低开发门槛；
CAN 通讯开发：实现上位机与底盘等硬件间的通讯调试，掌握车载通讯核心技术；
多传感器融合自动驾驶算法开发与使用：支持激光雷达 - 相机、毫米波雷达 - 相机等多模态数据融合，提升感知精度。

图3.png

二、实训教学平台简介

为将 “理论” 与 “实践” 深度结合，方案配套完整的实训教学平台，集成至单一软件中，采用 Vue3 进行前端页面设计，分为教师端与学生端，实现 “教学管理 - 实验操作 - 数据反馈” 全流程覆盖。

1、实训教学功能

本平台为实训教学提供以下核心功能支持：

（1）数据管理

支持多种传感器数据（视觉、毫米波雷达、激光雷达、超声波）读取、存储、回放与解析

（2）传感器标定

集成opencalib标定工具，提供：

相机标定：获取内参标定及畸变矩阵
Radar2Camera标定：地面坐标标定与联合标定
Lidar2Camera标定：多传感器融合标定

（3）故障设置模块

提供故障设置功能，前端可视化展示故障效果

（4）传感器三维展示

支持传感器模型三维可视化，可进行模型组装选择，3D渲染展示传感器细节

2、教学管理功能

平台赋予教师端完整后台管理权限，同时为学生端提供清晰的学习反馈，实现高效教学管理：

教师端权限：支持添加 / 修改学生信息、批改作业、查看学生操作画面、发布题库任务、统计训练数据（训练次数、正确率、错误率）、管理训练工单（发布任务、查看完成情况）；
学生端功能：接收教师批改结果、查看训练统计数据（如答题正确率）、完成教师发布的实训任务，形成 “学习 - 实践 - 反馈” 闭环。

图4.png

三、教学材料与使用手册

方案提供体系化教学资源与详细使用手册，确保教师 “易教”、学生 “易学”，具体配置如下：

1. 教材体系

配套教材：不少于250页，包含30个以上工作任务
教学PPT：30个以上，总页数不少于400页
教师手册：30个以上，配套每个工作任务
学生工作页：30个以上，配套每个工作任务

2. 教学视频

16个以上辅助教学视频
总时长不少于180分钟

3. 试题库

包含判断题、单选题、多选题
总数不少于260道

四、交付案例1、无人船多模态感知平台

本方案采用BRCKplus多传感器数据采集系统，通过集成6个视觉摄像头与1个激光雷达传感器，构建无人船的多模态感知平台。该系统利用GNSS实现各传感器间的高精度时间同步，旨在精确采集与重建海面场景数据。

图5.png

2、多传感器环境感知体系

本方案核心为BRCKplus多传感器数据采集系统，集成了毫米波雷达、激光雷达和摄像头等多种传感器，构建了全面的环境感知数据采集体系。在此基础上，方案采用ADTF作为上位机开发工具，实现了对多源数据的集中管理、可视化与处理。

图6.png

五、总结

本 ROS 智能驾驶小车方案，以 “专业硬件 + 开源软件 + 完整实训平台 + 体系化教学资源” 为核心，既满足高校、职业院校自动驾驶相关专业的教学需求，也可支撑科研机构的算法开发与实验验证。

从 “硬件认知” 到 “算法落地”，从 “教师教学” 到 “学生实践”，可一站式解决自动驾驶教学与开发痛点！

*博客内容为网友个人发布，仅代表博主个人观点，如有侵权请联系工作人员删除。