[论文解读] Teaching Autonomous Driving Using a Modular and Integrated Approach

Jie Tang, Shaoshan Liu+5 more|arXiv (Cornell University)|Feb 22, 2018

Real-time simulation and control systems参考文献 7被引用 3

一句话总结

本文提出了一种模块化且集成化的教学方法，用于教授自动驾驶技术，通过将核心技术组织为独立、自包含的模块，并辅以教科书和在线多媒体讲座。该方法使具有不同技术背景的学习者能够通过熟悉的概念逐步掌握复杂系统，随后通过动手实验平台整合各模块，展示了在学术和工业培训环境中高度的学生参与度和快速的学习进展。

ABSTRACT

Autonomous driving is not one single technology but rather a complex system integrating many technologies, which means that teaching autonomous driving is a challenging task. Indeed, most existing autonomous driving classes focus on one of the technologies involved. This not only fails to provide a comprehensive coverage, but also sets a high entry barrier for students with different technology backgrounds. In this paper, we present a modular, integrated approach to teaching autonomous driving. Specifically, we organize the technologies used in autonomous driving into modules. This is described in the textbook we have developed as well as a series of multimedia online lectures designed to provide technical overview for each module. Then, once the students have understood these modules, the experimental platforms for integration we have developed allow the students to fully understand how the modules interact with each other. To verify this teaching approach, we present three case studies: an introductory class on autonomous driving for students with only a basic technology background; a new session in an existing embedded systems class to demonstrate how embedded system technologies can be applied to autonomous driving; and an industry professional training session to quickly bring up experienced engineers to work in autonomous driving. The results show that students can maintain a high interest level and make great progress by starting with familiar concepts before moving onto other modules.

研究动机与目标

• 解决将自动驾驶作为复杂、多学科系统而非孤立技术进行教学的挑战。
• 通过从熟悉的基础概念入手，降低不同技术背景学生的学习门槛。
• 开发一种可扩展的模块化课程，整合理论教学、多媒体指导和实际系统级实验。
• 在多种教育和培训场景中验证该方法的有效性，包括入门课程、嵌入式系统课程和专业培训。

提出的方法

• 将自动驾驶技术划分为离散的、自包含的模块，涵盖感知、规划、控制和系统集成。
• 编写配套教科书，并制作一系列在线多媒体讲座，为每个模块提供技术概览。
• 设计实验平台，使学生能够在模拟或真实车辆环境中集成并测试各模块。
• 采用渐进式学习路径：学生首先掌握单个模块，再参与系统级整合。
• 在三个不同案例研究中应用该框架：一门入门课程、一门嵌入式系统课程模块和一次专业培训。
• 通过所有案例研究中的定性和定量反馈，评估学生参与度和学习进展。

实验结果

研究问题

• RQ1 模块化且集成化的教学方法在不同技术背景的学生中，如何提升其对自动驾驶系统的理解？
• RQ2 从熟悉的基础概念入手，对自动驾驶教育中学生的学习动机和学习进展有何影响？
• RQ3 标准化的模块化课程在不同教育环境中（包括入门课程和专业培训）的适应性在多大程度上有效？
• RQ4 动手实验平台在强化理论知识和系统级理解方面有多有效？
• RQ5 哪些证据表明该教学框架在学术和工业培训环境中的可扩展性和可重用性？

主要发现

• 在入门课程中，尽管学生先前技术背景有限，仍保持了高度的学习兴趣，并表现出显著的学习进展。
• 模块化方法使具备基础技术背景的学生能够成功参与并理解复杂的自动驾驶系统。
• 将课程整合到现有的嵌入式系统课程中，使学生能够将嵌入式系统原理应用于自动驾驶的实际应用。
• 在培训课程中，行业专业人士迅速掌握了自动驾驶核心概念，表明该框架对提升有经验工程师技能的有效性。
• 所有案例研究的反馈均证实，该方法具有良好的可扩展性、适应性以及在多样化教育和职业背景下的强学习者参与度。