2023年6月，清华大学电子系赛课结合课程《电子系统专题设计与制作》无人车赛道正式启动。课程基于清华大学电子系云测试场，联合亚马逊云科技Amazon DeepRacer自动驾驶赛车项目，开展无人车专题课程培养、校内公开赛等一系列活动，旨在培养学生AI无人系统视野和实际系统开发能力。
清华大学电子系与亚马逊云科技首届合作课程于2023年暑期顺利开展。清华大学暑期《电子系统专题设计与制作：智能机器人专题课程——无人车障碍竞速赛》课程面向清华大学本科一年级学生开展，旨在鼓励对机器人智能操控感兴趣的同学发展兴趣爱好，通过课程学习掌握相关理论知识，参与创新实践，在赛事中挑战自我，做出更快更稳定的自动驾驶方案。学生通过课程学习完成智能机器人精品公开课线上课程，并参与智能车竞速障碍赛，学习从感知、决策到执行等完整的机器人系统环节的理论和实践。本次竞赛分为线上Sim仿真赛、Sim2Real线下真机验收、Amazon DeepRacer自动驾驶课内赛三个阶段。
课程期间学生们研究操作DeepRacer实体车
2023年7月6日，课程进行线上Sim仿真赛。课程用到的仿真工具为Gazebo，它是一个独立的开源机器人仿真平台。Gazebo对ROS的支持较好，可以进行机器人的运动学、动力学仿真，能够模拟机器人常用的传感器（如激光雷达、摄像头、IMU等），也可以加载自定义的环境和场景，如下图就是专为此次课程设计的无人车赛道场景，同学们需要在仿真平台的赛道中完成小车寻迹任务。
Gazebo无人车赛道场景
2023年9月15日上午，暑期课程进行云测试场实机验收。云测试场是集场地数字孪生、机器人远程云上开发、红外动捕定位系统于一体的机器人开发测试云平台，支持同学们在课程中对机器人远程开发，远程迭代，将场地基础设施和无人平台共享。
余金城老师为同学们介绍云测试场
同学在云测试场开发界面调试无人车
云测试场数字孪生场景
2023年9月15日下午，暑期课程开展了Amazon DeepRacer自动驾驶课内赛，邀请了亚马逊云科技大中华区DeepRacer产品专家龙雨为学生介绍了DeepRacer产品设计及强化学习相关概念，亚马逊云科技大中华区DeepRacer产品架构师Jeremy Pedersen为学生展示了操作界面及相关参数，12名清华大学学生动手体验了DeepRacer小车操作，并进行了表演赛。此次课程竞赛不仅是对学生AI与自动驾驶技术相关知识的一次全方位加强，更是对前沿科技产研融合授课的积极响应。
亚马逊云科技大中华区DeepRacer专家为学生介绍产品
清华大学学生们表示：“Amazon DeepRacer是一种非常有趣的学习机器学习的方式，我们在动手实践的过程中玩得很开心，同时也加深了对强化学习和自动驾驶技术的理解。”
“我们很高兴与亚马逊云科技DeepRacer项目合作，这是一款很有教育意义和创新性的AI产品”，清华大学电子系余金城老师表示，“这样赛课结合的活动，为学生提供了宝贵的实践机会，有助于他们更好地理解并应用AI技术，为未来的职业生涯打下坚实基础。希望能和亚马逊云科技探索未来在课程设计和竞赛合作的更多可能性。”
昌平实验基地Amazon DeepRacer自动驾驶课内赛师生合影
更令人期待的是，双方已经开始探讨明年的合作计划。据了解，清华大学电子系计划为Amazon DeepRacer定制更深度的课程内容，结合ROS在线仿真平台进行多车协同、避障、路线规划、虚拟赛道设计等，同时考虑开展全国赛事合作，并将清华大学电子系昌平实验基地作为常设竞赛场地承接区域赛及国赛举办。同时，清华大学电子系与亚马逊云科技定制的AI系列课程也将面向基础教育和职业教育学校开放，让更多人可以通过高质量课程内容学习前沿科技，进一步推动创新人才培养的新模式探索。
编辑｜陶旋姿
审核｜汪 玉 李冬梅
