清华大学

支撑机器人工程、人工智能、智能车辆工程/自动驾驶、计算机科学与技术（人工智能、嵌入式方向）、电子信息工程（嵌入式、通信方向）、智能交通工程等专业教学实训；培养系统性思维（理解从芯片到云端的智能系统完整架构）、工程实践能力（将理论知识转化为可运行代码和稳定硬件系统）、算法创新与集成能力（在真实平台部署、调试和优化各类AI与机器人算法）、跨学科解决复杂问题能力（贯通机械、电子、计算机、通信、人工智能等学科）；覆盖从基础编程、嵌入式开发、ROS2机器人技术栈到V2X车路云协同的全链条实践教学。

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智能交通沙盘

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项目核心亮点
序号	功能	效果	价值
1	完整系统化课程体系（四模块阶梯式教学）：基础教具使用指南→通用基础知识（Python/Linux与ROS2/STM32嵌入式）→ROS终端（传感器、SLAM导航、机器视觉、语音交互）→V2X与智能交通综合应用，遵循“由浅入深、软硬结合、理实一体”理念、项目驱动模式	构建从底层硬件控制到上层AI算法再到车路云协同系统集成的全栈式教学链路，覆盖智能网联汽车与智慧交通核心知识图谱	支撑机器人工程、人工智能、智能车辆工程/自动驾驶、计算机科学与技术、电子信息工程、智能交通工程等专业教学实训与人才培养
2	智慧交通沙盘系统（高保真物理仿真平台）：多道路/信号灯/建筑/停车场/潮汐车道等复杂场景，集成智能路侧系统（信号灯、RSU）、微缩网联车辆与云控平台，实现“车-路-云”一体化连接	高保真场景复现，V2X极限场景（盲区碰撞预警、紧急避障）安全、低成本、可重复实验，学生算法可在沙盘实物上运行并即时可视化反馈	为V2X、车路协同教学实训提供贴近真实的物理仿真测试环境，支撑“设计-实现-验证-优化”完整学习闭环
3	ROS智能小车（核心移动平台）：搭载深度相机、2D激光雷达、IMU、超声波传感器、编码器、环形6麦阵列等丰富传感器，内置STM32底盘（电机PID闭环控制、两轮差速运动学）	学生可完成环境感知、SLAM建图、自主导航、机器视觉、语音交互等程序开发与算法部署验证，多传感器数据在ROS框架下同步与融合	作为程序开发、算法部署和功能验证的核心执行单元，支持从虚拟仿真到实体执行的混合实验模式
4	软件与中控平台（业界主流技术栈）：基于Linux、ROS1/ROS2、Docker、Gazebo仿真，提供统一开发、调试、监控与仿真环境	安全、高效、可重复的仿真验证，学生可在不接触物理硬件情况下验证逻辑，降低设备损耗、提升学习效率	支持“仿真实体”无缝切换的混合实验模式，软硬件接口开放，支撑算法二次开发与教学科研持续演进
项目交付成果
实际应用价值
支撑机器人工程、人工智能、智能车辆工程/自动驾驶、计算机科学与技术（人工智能、嵌入式方向）、电子信息工程（嵌入式、通信方向）、智能交通工程等专业教学实训；培养系统性思维（理解从芯片到云端的智能系统完整架构）、工程实践能力（将理论知识转化为可运行代码和稳定硬件系统）、算法创新与集成能力（在真实平台部署、调试和优化各类AI与机器人算法）、跨学科解决复杂问题能力（贯通机械、电子、计算机、通信、人工智能等学科）；覆盖从基础编程、嵌入式开发、ROS2机器人技术栈到V2X车路云协同的全链条实践教学。