第五单元 人工智能的实现方式—设计一款无人驾驶智能车 +探索4 无人驾驶智能车模型的设计与制作（第二课时）+教学设计2025-2026学年苏科版初中信息科技九年级全一册

课时编号 009 备课时间 上课时间 课　　题 第五单元 探索4 无人驾驶智能车模型的设计与制作（第二课时） 教学目标 信息意识 1.理解无人驾驶智能车模型的软硬件协同逻辑，感知传感器、开发板、代码在实现智能功能中的核心作用，增强对 AI 技术落地实践的认知。 2.能识别三大核心功能（循线、礼让行人、红绿灯识别）对应的技术实现方式，提升对智能硬件与 AI 算法结合的技术敏感度。 计算思维 1.掌握无人驾驶智能车模型的完整制作流程（硬件搭建→软件准备→功能编程→调试优化），能拆解三大功能的逻辑流程（感知→决策→执行）。 2.理解图形化代码的逻辑结构，能分析循线、避障、图像识别的算法逻辑，培养流程建模、问题拆解与调试优化的计算思维。 数字化学习与创新 1.完成智能车模型的硬件搭建、软件环境配置、代码编写与调试，提升硬件操作、编程实践与问题排查的数字化实践能力。 2.能根据测试结果优化参数，拓展智能车的创新功能（如自动泊车、避障绕行），培养工程实践与创新设计能力。 信息社会责任 1.认识无人驾驶技术对智慧交通、安全出行的推动作用，理解 “礼让行人” 等功能背后的技术伦理与社会责任。 2.培养严谨的工程实践态度、团队协作意识，树立技术向善、安全优先的技术观。 教学重点 1.无人驾驶智能车模型的硬件搭建与软件环境配置。 2.三大核心功能（循线前进、礼让行人、识别红绿灯）的代码逻辑与实现。 教学难点 1.理解图像识别（行人、红绿灯）的代码逻辑，以及软硬件协同的调试方法。 2.根据测试结果优化参数，解决循线偏移、识别误判等实际问题。 教学方法 1.教法：实验探究法、分步演示法、任务驱动法、小组合作指导法、问题引导法 2.学法：实操体验法、代码调试法、小组协作法、迭代优化法 教学准备 硬件：智能开发板、摄像头、单路巡线传感器、电机驱动板、轮胎、小车底盘、杜邦线、巡线地图、红绿灯道具、行人道具 软件：Python 图形化编程环境（Mind + 等）、OpenCV 库、NumPy 库、机器人小车库、实验操作录屏 素材：实验步骤 PPT、代码注释版、硬件接线图、调试问题排查表、功能测试记录表 分组：4 人一组，设硬件搭建员、软件程序员、测试调试员、记录员 教　学　过　程 教学环节 教师活动 学生活动 设计意图 一、回顾导入，明确任务（5 分钟） 1.回顾上节课内容：无人驾驶系统的三大架构（感知、决策、执行），以及智能车模型的硬件选型。 2.展示本节课目标：完成智能车模型的搭建与编程，实现三大核心功能：① 沿地面信号标记前进 ② 识别行人并礼让 ③ 自动识别交通信号灯 3.演示成品智能车的功能效果，激发学生实践兴趣。 1.回顾系统架构与硬件知识，明确本节课实践任务。 2.观察成品演示，明确三大功能的效果要求。 3.分组分工，明确小组内各成员职责。 1.衔接前序知识，建立 “设计→制作” 的项目闭环，落实信息意识。 2.明确任务目标，激发实践兴趣，为实操做铺垫。 二、实验准备：硬件搭建与软件配置（8 分钟） 1.硬件搭建指导： 展示图 5-8 硬件材料，讲解各部件作用：摄像头（感知图像）、巡线传感器（感知线路）、电机驱动板（执行动力）、智能开发板（决策核心）、轮胎（执行部件）。 演示硬件接线方法，强调注意事项（正负极、接口对应），发放接线图。 2.软件配置指导： 演示图 5-9 软件安装步骤：打开 Python 环境，在官方库安装 “智能开发板”“OpenCV”，在用户库安装 “NumPy”“机器人小车”“Opencv_maxbot”。 3.巡视指导，排查硬件接线错误、软件安装问题。 1.小组合作，完成智能车模型的硬件搭建与接线，对照接线图检查。 2.完成 Python 环境的软件库安装，配置开发环境。 3.排查并解决搭建、安装中的问题，做好编程准备。 1.落实硬件实践能力，让学生理解感知 - 决策 - 执行的硬件对应关系，落实计算思维。 2.软件配置为编程做准备，培养数字化工具应用能力。 三、功能实现 1：循线前进编程与调试（10 分钟） 1.讲解循线功能逻辑：巡线传感器感知地面黑线（感知）→ 开发板根据传感器信号调整电机（决策）→ 电机驱动车轮沿线路行驶（执行）。 2.演示图 5-11 参考代码：讲解传感器输入、条件判断、电机控制的逻辑结构。 3.布置任务：导入代码，连接智能车，在巡线地图上测试循线功能，调试电机速度、传感器灵敏度参数，解决循线偏移问题。 4.巡视指导，针对循线跑偏、停车等问题，引导学生调整代码参数。 1.理解循线功能的感知-决策-执行逻辑，学习代码结构。 2.导入代码，连接智能车，完成循线功能测试。 3.调试参数，优化循线效果，记录调试过程。 4.小组协作，排查并解决循线问题。 1.以基础功能为切入点，让学生掌握智能车编程的基本逻辑，落实计算思维。 2.调试环节培养问题排查与优化能力，落实数字化学习与创新。 四、功能实现 2：礼让行人编程与调试（10 分钟） 1.讲解礼让行人功能逻辑：摄像头识别行人（感知）→ 开发板判断是否有行人（决策）→ 控制电机停止 / 启动（执行）。 2.演示图 5-13 参考代码：讲解摄像头采集、人脸检测、线程控制、电机启停的逻辑，说明多线程协同的原理。 3.布置任务：导入代码，在循线过程中测试行人识别与礼让功能，调试识别灵敏度、停车时长参数。 4.巡视指导，针对识别误判、不停车等问题，引导学生调整检测参数。 1.理解礼让行人的图像识别逻辑，学习多线程代码结构。 2.导入代码，测试行人识别与礼让功能，验证 “人来车停、人走车行” 的效果。 3.调试参数，优化识别准确率，记录调试过程。 4.小组协作，解决识别误判等问题。 1.结合前序深度学习知识，实现图像识别功能，串联单元知识，落实计算思维。 2.渗透 “礼让行人” 的交通文明，落实信息社会责任。 五、功能实现 3：红绿灯识别编程与调试（7 分钟） 1.讲解红绿灯识别功能逻辑：摄像头识别红绿灯颜色（感知）→ 开发板判断灯色（决策）→ 控制电机启停（执行）。 2.演示图 5-15 参考代码：讲解颜色空间转换、阈值分割、颜色识别、电机控制的逻辑。 3.布置任务：导入代码，测试红绿灯识别功能，验证 “红灯停、绿灯行” 的效果，调试颜色阈值参数。4.巡视指导，针对颜色误判问题，引导学生调整 HSV 阈值。 1.理解红绿灯识别的颜色检测逻辑，学习代码结构。 2.导入代码，测试红绿灯识别功能，完成三大功能的整合。 3.调试参数，优化识别准确率，完成全功能测试。 1.整合三大功能，完成智能车模型的完整实现，落实数字化学习与创新。 2.强化交通规则意识，落实信息社会责任。 六、总结优化与作业布置（3 分钟） 1.梳理本节课核心： 制作流程：硬件搭建→软件配置→功能编程→调试优化 三大功能的核心逻辑：感知→决策→执行 调试优化的重要性：根据场景调整参数 2.布置课后任务： 小组任务：完善智能车模型，优化参数，准备项目成果展示。 个人任务：撰写实验报告，梳理三大功能的代码逻辑与调试过程。 3.总结：无人驾驶技术的核心是软硬件协同与算法支撑，希望同学们用技术打造安全、智能的出行未来。 1.梳理知识点，构建完整的实践知识体系。 2.记录课后任务，明确成果展示要求。 3.总结实践收获，深化对技术价值的认知。 1.梳理知识，强化记忆，落实核心素养。 2.衔接项目成果展示，形成完整的项目式学习闭环。 板书设计 探索 4 无人驾驶智能车模型的设计与制作（第二课时） 一、核心制作流程 1.硬件搭建：摄像头、巡线传感器、电机驱动板、智能开发板、轮胎 2.软件配置：Python 环境 + OpenCV + NumPy + 机器人小车库 3.功能编程：循线前进 → 礼让行人 → 红绿灯识别 4.调试优化：根据场景调整参数，解决实际问题 二、三大核心功能逻辑（感知→决策→执行） 功能 感知系统 决策系统 执行系统 循线前进 巡线传感器 智能开发板（判断线路） 电机、轮胎 礼让行人 摄像头（人脸检测） 智能开发板（判断是否有行人） 电机（启停） 红绿灯识别 摄像头（颜色检测） 智能开发板（判断灯色） 电机（启停） 三、代码核心逻辑 1.循线：传感器输入→条件判断→电机控制 2.礼让行人：摄像头采集→人脸检测→线程控制→电机启停 3.红绿灯识别：摄像头采集→颜色阈值分割→灯色判断→电机启停 教学反思 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 $