Name: 传感器教学实训台（教师端）
Brand: 山西浩洋教仪
Availability: InStock

1、总体说明
教师端教学实训组件由教学实验组件、计算平台和智能传感器多媒体教学系统组成。教学实验组件主体采用高强度型材与防腐钢板拼装而成，上面集成单线激光雷达、16线激光雷达、深度相机、毫米波雷达、4D毫米波雷达、超声波雷达、IMU惯导及GNSS定位系统传感器；计算平台上安装智能传感器多媒体教学系统、智能网联汽车传感器教学系统软件和图像识别软件，图像识别软件配合深度相机实训组件使用；
智能传感器多媒体教学系统，主要完成传感器的理论教学。
智能网联汽车传感器教学系统集成超声波、毫米波、4D毫米波、单线激光雷达、多线激光雷达、深度相机、IMU惯导传感器和GNSS定位系统的测试软件以及常用的工具软件，方便在教学以及学习过程中通过测试软件，对不同传感器的性能进行验证，对不同传感器的品质进行检测以及对传感器的数据进行解析。
深度相机传感器配置图像识别软件，可以图像拍摄、视频拍摄、图像标注、图像训练、图像识别和视觉识别。
2、传感器技术参数介绍
（1）单线激光雷达传感器实验组件
该实验组件由传感器及配套的通讯线路、品质检查软件构成，用于单线激光雷达的全面教学实训。支持系统性地完成结构认知、扫描测距功能实验、二维点云数据采集、数据解析，帮助学生掌握单线激光雷达从基础原理到典型应用的全链路知识，深入理解其在自动导航与环境感知中的工作原理。
主要参数说明：
①　测量距离：0.15～10m，6m@10%；
②　扫描角度:360°；
③　距离分辨率:1cm；
④　扫描速度：10Hz；
⑤　输出接口电平:TTL。
（2）16线激光雷达传感器实验组件
该实验组件由传感器及配套的通讯线路、品质检查软件构成，用于16线激光雷达的全面教学实训。支持系统性地完成结构认知、扫描功能实验、三维点云数据获取、点云数据解析，帮助学生掌握激光雷达从数据采集到环境感知的全链路知识，深化对激光雷达在自动驾驶中作用的理解。
主要参数说明：
①　线数：16;
②　盲区：0.2m；
③　测距能力：150m（110m@10%NIST）；
④　水平视场角：360°；
⑤　垂直视场角：30°（-15°～15°）；
（3）深度相机实验组件
该实验组件由传感器及配套的通讯线路、品质检查软件构成，专为视觉传感器教学而设计，支持结构认知、成像功能实验及多模态图像识别的全流程实训。学生可通过它系统掌握RGB图像、红外图像与深度图像的采集原理，掌握视觉传感器对环境与目标的全面感知与理解。
基本参数：
①　传感器视角：78°（水平），66°（垂直）；
②　传感器深度范围：0.8～4.81m；
③　通信接口：USB3.0。
（4）毫米波雷达传感器实验组件
该实验组件由传感器及配套的通讯线路、品质检查软件构成，用于毫米波雷达的全面教学实训。支持系统性地完成结构认知、目标探测功能实验、回波信号采集、信号处理流程解析及探测精度验证，帮助学生掌握从原始信号到目标信息的完整处理链条。
传感器基本参数说明：
①　发射频率：24～24.20GHz;
②　测距范围：0.1～20m（行人）;
③　通信接口：CAN。
（5）4D毫米波雷达传感器实验组件
该实验组件由传感器及配套的通讯线路、品质检查软件构成，用于4D毫米波雷达的全面教学实训。支持系统性地完成结构认知、点云数据采集、目标检测与跟踪算法解析，并通过与真值系统对比，验证其测距、测速、测高及角度测量的精度，从而帮助学生掌握其核心工作原理与数据处理全流程。
传感器基本参数说明：
①　测距范围：0.1～40m；
②　测角范围：150°（典型值）；
③　测速范围：-18～18m/s；
④　波束宽度/TX：方位面（FoV）：120°，俯仰面（FoV）：30°；
⑤　通信接口：CANFD。
（6）超声波传感器实验组件
该实验组件由传感器及配套的通讯线路、品质检查软件构成，专为超声波雷达传感器教学而设计，支持结构认知、测距功能实验、回波信号采集、特征数据解析及测距精度验证的全流程实训，帮助学生建立从物理结构到实际应用的系统理解。
传感器基本参数：
①　感应角度：60度；
②　探测距离：25cm～4.5m；
③　输出接口电平：TTL电平。
（7）IMU惯导传感器实验组件
该实验组件由传感器及配套的通讯线路、品质检查软件构成，用于IMU惯导传感器的教学实训。支持通过它系统性地完成结构认知、功能验证、数据采集、算法解析与精度评估五个核心环节，从而帮助学生掌握从传感器原始数据到姿态解算与轨迹推算的完整知识。
传感器主要参数：
①　集成三轴陀螺仪、三轴加速度计、三轴磁场计;
②　陀螺仪测量范围:±2000°/s；
③　加速度计测量范围:±2g；
④　磁力计测量范围：±4Gauss；
⑤　方位角测量范围：±180°；
⑥　倾角测量范围：±180°（横滚），±90°（俯仰）。
（8）GNSS定位系统多媒体教学组件
该教学组件由传感器及配套的通讯线路、品质检查软件构成，主要通过固定基站、移动站与数传电台，搭建了一套可用于实战的RTK高精度定位教学系统。可以展示GNSS系统架构，更能通过对比单点定位与差分定位结果，让学生直观理解精度提升原理，并动手完成数据采集、无线传输和解析的全过程实训。
固定基站GNSS接收机和移动基站GNSS接收机组成RTK定位组合，移动基站可达到厘米级定位。固定基站接收机通过数传电台把位置信息传给移动基站。
1）GNSS固定基站接收机主要参数
①　具备单天线；
②　支持定位；
③　可同时跟踪BDS B1/B2、GPS L1/L2等多频点。
2）GNSS移动基站接收机主要参数
①　具备双天线；
②　支持全系统多频点RTK定位和定向；
③　可同时跟踪BDS B1/B2、GPS L1/L2等多频点；
④　内置数传电台。
3）数传电台主要参数
①　采用无线射频技术；
②　内置软件看门狗，保证电台长期可靠运行；
③　调制方式：GFSK，载频频率433MHz；
④　在视距情况下，当天线高度8米时，可靠传输距离达5km以上；
⑤　能提供多种通信波特率。
3、主体框架基本配置
（1）测试平台采用铝型材、防腐钢板等辅料拼装而成；
（2）测试台内部安装各个智能传感器供电电源、计算平台。
（3）整体尺寸（长宽高）：1500mm750mm1600mm
（4）外部电源：AC220V
4、多媒体交互式教学系统
（1）该系统由软件管理平台、讲学系统、理论考核系统、纸质资料构成。
（2）软件管理平台
1）软件管理平台可用于课堂教学、理论考核等。
2）平台设置各种权限，包括管理员、教师和学生。管理员具有最高权限；支持教师通过“插入页面”功能，对课件内容进行添加和补充，例如文字、图片、视频等，可用于设置考试方式，查看考核过程和汇总结果；而学生只能浏览课件内容、参加考核、查看自己的考核过程和结果。
3）平台系统终生可提供升级维护服务。
（3）讲学系统
1）讲学系统分为“认知篇”和“检测篇”两部分。
2）在认知篇内，系统完整讲述系统或相关部件的特点、分类、安装位置、元件组成、工作过程、工作原理、应用等。
3）在检测篇内，系统讲述安装与标定、数据解析等主要内容。
4）在教师讲完每个单元内容后，系统会进入随堂考核界面，学生可使用安卓手机或平板扫描屏幕上的二维码，自行下载终端APP，以便通过手机或平板完成答题（随堂考核答题功能需要配路由器，若未配路由器，则无法使用）。
5）在每个讲学系统内系统的结构原理图5张，动画1个。
（4）理论考核系统
1）每个课程单元包含5道的理论试题。
2）可对考试人员进行身份管理。
3）系统会根据需求自动设置试卷。
4）系统自动进行评判，并给出成绩。
5）试题总数量20。
（5）配备教学纸质资料，内容包含教师参考资料（教材）、课堂工作页（学材）、实训工作页（学材），同时提供可以自行打印的电子版教学资料。课堂工作页内容与课堂讲学系统一致。
第一部分教师参考书
任务1：深度相机的选型
任务2：深度相机应用软件的安装与配置
任务3：利用应用软件对深度相机进行单件测试
任务4：深度相机的系统测试
第二部分实训工作页
任务1：深度相机的选型
任务2：深度相机应用软件的安装与配置
任务3：深度相机的功能检测
任务4：深度相机的安装与调试
第三部分课堂工作页
工作任务1：车载视觉技术的认知
工作任务2：车载单目视觉系统的认知
工作任务3：车载双目视觉系统的认知
工作任务4：深度视觉感知系统
工作任务5：车载视觉相机安装与调试的认知
5、教学和实训内容
（1）认知篇
①车载激光雷达的结构原理，包括：激光雷达的分类、元件组成、测距原理、测速原理，单线激光雷达的结构、工作原理和优缺点，多线激光雷达的结构、工作原理和优缺点等。
②深度相机的结构与工作原理
③毫米波雷达的结构与工作原理
④4D毫米波雷达的结构与工作原理
⑤超声波雷达的结构与工作原理
⑥IMU惯导传感器的结构与工作原理,主要包括其分类及优缺点、传感器的结构、主要参数和实际应用
⑦GNSS导航系统的结构与原理，主要包括结构组成、关键术语、通信原理、测距原理、定位方式、实际应用等
（2）检测篇
①车载激光雷达的品质检查，包括检查软件的安装、品质检查过程与数据分析等。
②深度相机的品质检查，包括检查软件的安装、品质检查过程与数据分析等。
③毫米波雷达的品质检查，包括检查软件的安装、品质检查过程与数据分析等。
④4D毫米波雷达的的品质检查，包括检查软件的安装、品质检查过程与数据分析等。
⑤超声波雷达的品质检查，包括检查软件的安装、品质检查过程与数据分析等。
⑥IMU惯导传感器的品质检查，包括检查软件的安装、品质检查过程与数据分析等。
⑦GNSS导航系统的品质检查，包括检查软件的安装、品质检查过程与数据分析等。
6、图像识别软件支持的实训内容
1）相机传感器的图像拍摄和视频拍摄
2）深度学习过程训练：图像标注方法和图像训练方法
3）深度学习结果验证：图像识别和视觉识别

传感器教学实训台（教师端）

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