为紧跟智能网联汽车与无人驾驶技术发展前沿，推动产业技术与课堂教学深度融合。柳州工学院汽车工程学院于7月21日至25日组织开展智能网联汽车技术培训。本次培训聚焦技术落地与教学转化，通过“理论讲解—实操验证—场景应用”的递进式教学模式，全面提升参训教师在智能感知、系统架构等领域的专业能力，为培养适应产业需求的高素质人才夯实师资基础。
聚焦技术内核，构建知识网络
培训以智能网联汽车技术体系为框架，从产业发展视角解析智能网联汽车与无人驾驶技术的整体架构，帮助教师建立宏观认知。同时，聚焦技术细节，通过案例拆解与原理推演，系统讲解Ubuntu操作系统在智能网联场景中的应用逻辑、ROS（机器人操作系统）的分布式控制原理，以及智慧猫 ROS 平台的教学适配方式，为后续实操奠定理论基础。课程结合智能驾驶真实场景，深入剖析视觉传感器的图像识别算法、激光雷达的点云数据处理逻辑、毫米波雷达的环境感知特性，通过对比分析多传感器在不同路况下的适配策略，帮助教师理解技术选型背后的产业逻辑。
理论授课
实训贯穿全程，强化实践能力
此次培训将实操环节与理论讲解有机融合。课堂上，教师们在掌握传感器原理后，立即动手开展标定实验。通过调整视觉传感器的安装角度、优化激光雷达的扫描参数，观察数据变化对环境感知精度的影响，在调试中深化对技术原理的理解。后期的智能网联小车实操环节，参训教师分组完成综合性任务。基于前期标定的传感器数据，构建简易环境的点云地图，并通过ROS系统实现小车在地图中的路径规划与自主避障。教师们围绕“传感器数据偏差导致路径偏移”、“地图精度影响规划效率”等问题展开讨论，在解决实际问题的过程中积累教学案例素材。
教师调试传感器及操作智能小车
赋能教学升级，衔接产业需求
本次培训通过理论与实操的深度交织，让参培教师不仅掌握了智能网联汽车的核心技术要点，更积累了“从技术原理到教学案例”的转化经验。参训教师们表示，将把培训中所掌握的新技术融入课程设计，在课堂中还原产业真实技术场景，帮助学生建立“理论学习—动手实践—问题解决”的思维闭环，为培养适应智能网联汽车产业发展的应用型人才注入新动能。
