物聯網工程專業課程綜合實驗設計

摘" 要：衛星導航定位技術作為現代科技領域中的代表性技術，不僅在軍事領域被廣泛應用，也被廣泛應用于民用領域，如汽車導航、物流配送等。為了幫助學生更好地理解和掌握衛星導航定位技術，將衛星導航與嵌入式系統集成開發相結合，針對導航與定位技術課程，設計軟硬件相結合的衛星導航嵌入式智能小車實驗教學平臺，通過“以樹莓派智能小車實現路徑規劃”項目案例設計綜合實驗教學內容。該實驗教學充分體現了課程交叉學科的特點，實用性強，能夠增強學生對理論知識的理解和應用，激發學生對課程深入學習的興趣，從而培養學生的工程綜合實踐和創新應用能力，達到預期的教學效果。

關鍵詞：物聯網工程；導航與定位技術；實驗教學平臺；樹莓派；智能小車

文章編號：1671-489X（2025）02-0-09

DOI：10.3969/j.issn.1671-489X.2025.02.

0" 引言

隨著移動通信技術和衛星定位技術的不斷進步，導航與定位技術已經被廣泛應用于各個領域，包括但不限于地理信息的數據采集，車輛監控與調度管理，各類導航服務、航空和航海行業的導航支持，軍事應用、機械控制系統、無人駕駛技術的研發，智慧農業的發展，以及各種面向大眾消費者的智能應用等。導航與定位技術作為物聯網工程以及其他相關專業的重要專業課程，面臨許多挑戰。

目前，盡管許多高校開設了導航與定位技術實驗課程，但其焦點主要是衛星信號的解析，主要面向電子信息工程專業的學生。這些課程涵蓋了諸如用戶坐標計算、導航數據解讀、衛星導航定位信號特性分析、信號捕獲技術、載噪比計算方法、信號搜索策略和信號跟蹤技術等七個核心實驗內容[1]。還有一部分院校采用虛擬仿真技術進行教學，設計了一系列以北斗衛星導航系統為核心的虛擬實驗。這些實驗包括對北斗衛星導航系統基本原理的理解、對其星座結構的探究、衛星信號的解算過程、電文信息的解析方法和利用北斗系統進行定位計算等，旨在通過仿真環境為學生提供深入且直觀的學習體驗[2]。這些學校面向電子信息工程專業的實驗教學存在如下問題：

1）教學內容簡單，綜合性、創新性不足；

2）教學手段單一，難以調動學生學習興趣，針對性不強。

針對導航工程專業衛星導航課程實驗教學中存在的問題，特別是對學生的系統分析解決問題能力和創新能力培養不足的情況，文獻[3]設計建設了將衛星導航與嵌入式系統集成開發相結合的實驗教學平臺。受此啟發，筆者認為，面向物聯網工程以及其他相關專業的導航與定位技術實驗課程必須圍繞衛星定位技術的應用，激發學生興趣，培養學生自我學習的能力，同時兼顧實驗成本。為此，基于貴州師范大學物聯網工程專業導航與定位技術課程“激發創新意識，養成善于觀察、獨立思考思維，培養導航與定位技術綜合應用能力”的目標，采用樹莓派這一低成本的嵌入式系統，開發軟硬件相結合的衛星導航嵌入式智能小車實驗教學平臺，設計“以樹莓派智能小車實現路徑規劃”實驗教學內容，旨在鼓勵學生充分利用信息和通信技術與互聯網平臺，激發他們的主觀能動性和創新精神。實踐證明，通過實驗可以有效地實現教學互動，提升學生協作學習、自主學習和體驗式學習的能力，促進學生綜合能力的培養和提升。

1" 總體設計思路與方案

本實驗課程教學遵循開放、開源、可擴展的原則，總體設計如下。

1.1" 采用開放式硬件設計

實驗硬件包括智能小車、樹莓派4B、PCB驅動板、GPSamp;北斗定位模塊、IMU慣導模塊和其他外圍設備，根據實驗內容由學生自主選擇。其中，PCB驅動板包含TB6612FNG驅動芯片、控制該芯片的STM32F103RCT6單片機、電壓轉換模塊和擴展接口，外圍設備包括多種硬件功能模塊。

1.2" 采用開源性實驗平臺

樹莓派的全部硬件、操作系統和軟件組件都是開源且免費的，這一特性極大地促進了其廣泛應用和創新。對于樹莓派，Python的硬件開發庫極為豐富和完善，甚至許多庫都能夠與Arduino平臺實現兼容[4]。基于Python語言的天然跨平臺優勢，可以輕松調用眾多的開源庫文件，在多種操作系統和硬件平臺上進行開發和使用。總之，無論是進行硬件接口編程，還是構建復雜的系統應用，樹莓派與Python的結合提供了無縫且高效的開發環境。

1.3" 擴展綜合性實驗內容

根據綜合性實驗目標要求，利用顯示屏、Web端、云端進行人機交互，通過搭載激光雷達、攝像頭、圖像傳感器等，調用Dijkstra、A*等不同算法完成智能小車GPS/GNSS模塊集成與數據解析、路徑規劃、衛星信號模擬與抗干擾、實時導航與自主駕駛、高精度定位、網絡增強定位與V2X通信等實驗，完成實驗性能評估與優化[5]。同時，還可開展項目式實驗。

2" 實驗系統搭建

2.1" 硬件系統組成

衛星導航嵌入式智能小車實驗教學平臺的硬件系統組成如圖1所示，主要包括智能小車、樹莓派4B、GPSamp;北斗定位模塊、IMU慣導模塊、PCB驅動板等硬件設備。

2.1.1" 智能小車

智能小車采用的是雙驅動結構，圖2是智能小車的底盤，可以看到，底盤主要由兩個減速驅動輪和兩個GA370電動機組成。電動機輸出軸通過齒輪結構和聯軸器連接，使得兩個驅動輪并排在同一條軸線上，可以有效保證智能小車運動的穩定性。GA370

電動機空載轉速可達170 r/min，減速比為35，額定轉速為130 r/min，額定電流小于450 mA，最大扭矩可達2.8 kg·cm，可以讓小車更好地適應室外的復雜環境。

2.1.2" 樹莓派

樹莓派是一款基于ARM架構的微型電腦主板，以SD/Micro SD卡作為存儲介質，主板小巧，配備1/2/4個USB接口和一個10/100/1 000 Mbps的以太網接口（A型型號除外），這些接口使得樹莓派能夠連接鍵盤、鼠標和網絡線。更值得一提的是，樹莓派同時擁有視頻模擬信號的電視輸出接口和HDMI高清視頻輸出接口，所有這些組件都被巧妙地集成在一張尺寸僅略大于信用卡的主板上。盡管體積小巧，但它具備個人計算機的所有基本功能[6]。除此之外，樹莓派還具有諸多優點，如便攜性高、操作相對簡單、價格低廉等，這些特性使其在教育領域以及DIY愛好者中廣受歡迎。總的來說，樹莓派是一個集多功能、便捷性和經濟性于一體的創新科技產品，樹莓派4B是其2019年推出的版本。

2.1.3" GPSamp;北斗定位模塊

GPSamp;北斗定位模塊是基于ATGM336H-5N的高性能BDS/GNSS定位導航模塊，該系列模塊支持多種衛星導航系統，包括我國的北斗二號和北斗三號全部衛星、美國的GPS、俄羅斯的GLONASS、日本的QZSS。其天線網絡設計采用Π型電路，阻抗匹配（50 Ω），天線駐波比低于1.2，具有高靈敏度、低功耗、低成本等優勢。該模塊具體的接口說明如圖3所示。

2.1.4" IMU模塊

IMU（Inertial Measurement Unit），即慣性測量單元，是一個集成設備，主要由三個分別對應三維空間各單軸的加速度計和三個同樣單軸的陀螺儀組成。加速度計是檢測物體在自身載體坐標系統中三條獨立軸線上的加速度信號，陀螺儀則是測量載體相對于導航坐標系統的角速度變化。通過收集和處理加速度計和陀螺儀獲取的各類信號，可進行適當的計算和分析。這樣，就能夠精確地確定智能小車在空間中的姿態和位置信息。簡而言之，IMU通過整合并解析加速度和角速度數據，提供了準確的智能小車運動信息[7]。可以說，IMU模塊彌補了GPSamp;北斗模塊的不足，兩者相輔相成，組合成慣導單元，能精確地感應智能小車的姿態、角度、速度、高度和經緯度，使智能小車獲得最準確的定位信息。默認的IMU軸方向如圖4所示，需要注意的是，在智能小車上進行安裝時要水平安裝Y軸朝前。

2.1.5" PCB驅動板

PCB驅動板是基于TB6612FNG驅動芯片、STM-32F103RCT6單片機的定制擴展板，實物如圖5所示，學生可以通過排針和排母直接連接各種外圍器件。

TB6612FNG芯片包含多個關鍵引腳，其功能為：AIN1和AIN2、BIN1和BIN2、PWMA和PWMB是用于輸入控制信號的端口；A01和A02、B01和B02是用于驅動兩路電動機的輸出端；STBY引腳則用于控制芯片的工作狀態，即正常工作或待機。在供電方面，VM引腳接受的電壓范圍是4.5～15 V，用于電動機驅動電壓輸入；而VCC引腳接受的電壓范圍是2.7～5.5 V，用于提供邏輯電平輸入。該芯片每個通道能夠提供最高1.2 A的連續驅動電流，并且在峰值狀態下，電流可以達到2 A（連續脈沖）或3.2 A（單脈沖）。這使得它支持四種電動機控制模式——正轉、反轉、制動和停止，足以滿足智能小車的各種基礎運動需求。此外，TB6612FNG芯片還具備高頻率的PWM支持，最高可達100 kHz，這使得對智能小車運動速度的控制更加精準和細膩。總的來說，這款芯片為智能小車的運動控制提供了強大而靈活的解決方案。

STM32F103RCT6單片機是一款32位的單片機，處理速度快，內存也相對較大，具有72 M主頻和64 KB Flash存儲，開發環境容易搭建。而且它的實時性比一般操作系統的響應要快很多，從將引腳置高到用萬用表測外部引腳實際輸出，只需要納秒級時間，可以做實時性非常高的控制[8]。

2.2" 實驗環境搭建

MobaXterm是一個全面的遠程計算工具集合，可以滿足各類專業用戶在遠程計算和網絡管理方面的多元需求，只需要簡單地下載并執行一個單獨的exe文件，用戶就可以在Windows桌面環境中輕松接入并操作所有關鍵的遠程網絡工具和技術，包括SSH、RDP、X11、VNC、SFTP、WSL、FTP、XDMCP、

Serial、Telnet、Rlogin等。這種設計使得Moba-Xterm實現開箱即用，無須復雜的配置或安裝過程，用戶可以立即開始進行高效的遠程連接和管理任務。其主窗口如圖6所示。

在課程實驗中利用MobaXterm遠程訪問樹莓派，主要用到RDP和SFTP兩個工具。

RDP（遠程桌面協議）主要被應用于遠程訪問和控制Windows操作系統主機。要啟動一個遠程會話，需要在相關的應用程序中選擇“Session”選項。隨后，系統會呈現一個對話框，在這個對話框中，選擇“RDP”作為遠程連接協議。接下來，需要在指定的字段中輸入遠程主機的IP地址，這是唯一標識目標計算機在網絡中的位置的數字標簽。除了IP地址和用戶名外，還需要填寫端口號。默認情況下，RDP使用3389端口，但如果遠程主機配置了非默認端口，需要輸入相應的端口號。一旦準確無誤地提供了所有必需的信息，只需點擊“OK”按鈕，系統就會開始建立與遠程主機的連接，并在成功驗證身份后，允許進行遠程登錄和操作，如圖7所示。

SFTP（SSH文件傳輸協議）的功能主要包括文件傳輸、文件管理、命令行交互等。它允許用戶在本地和遠程服務器之間安全地傳輸文件，同時提供一些方便的文件管理功能，如瀏覽、上傳、下載、刪除等，可以通過圖形化界面上傳和下載文件，如圖8所示。

實驗程序編寫使用開源免費的Visual Studio（VS）Code編輯器。VS Code是微軟公司推出的跨平臺代碼編輯器，可以方便地完成C、Python程序語言編寫，具有智能化插件安裝、語法檢查、智能代碼補全、代碼比對等功能。除安裝C語言編譯器和Python解釋器之外，還需在VS Code中安裝C語言和Python語言支持插件C/C++ Extension Pack、

Python、Pylance，以提供更好的代碼編輯和調試體驗，提高編程效率和質量。程序編寫好之后，將相應的文件通過MobaXterm中的SFTP上傳到樹莓派的對應文件夾中，供后續過程執行或調用[9]。

3" 實驗設計

為了幫助學生熟悉GPS/GNSS工程環境，了解并掌握樹莓派的廣泛用途，學習編程語言，培養他們多方面的工程實踐能力，設計一系列從基礎到進階的綜合實驗內容，以增強學生對衛星導航定位技術的實際應用能力。具體的實驗教學內容如下。

3.1" GPS/GNSS模塊集成與數據解析實驗

GPS/GNSS模塊集成與數據解析實驗是整個衛星導航嵌入式智能小車項目的基礎環節，主要涉及以下幾個實驗。

實驗一：硬件集成

1）GNSS模塊選擇與連接。學生首先需要選擇合適的GNSS模塊（支持GPS、北斗等多模衛星系統），如GPSamp;北斗定位模塊，并將其通過UART或其他通信接口（如I2C或SPI）與樹莓派進行物理連接。

2）電源配置。GNSS模塊通常需要獨立的電源供電，學生需要正確連接電源，并確保電壓穩定在模塊的工作范圍內。

3）啟動與初始化。根據所選GNSS模塊的數據手冊設置波特率、數據格式等相關參數，確保模塊能正常啟動并開始接收衛星信號。

實驗二：軟件配置與編程

1）驅動程序安裝。如果模塊有專用的驅動程序或者庫文件，學生需要學習如何在樹莓派上安裝和配置這些驅動，以便操作系統能夠識別和讀取GNSS模塊輸出的數據。

2）讀取NMEA數據流。NMEA-0183是一種被廣泛應用于GPS設備的標準數據協議。學生將編寫Python或C語言代碼，通過串口通信讀取GNSS模塊輸出的NMEA數據流。

3）NMEA數據解析。對接收的NMEA報文進行解析，提取其中的關鍵信息，如GPGGA報文中的經緯度、海拔高度和時間信息，以及GPVTG報文中的地面速度和航向信息。

3.2" 路徑規劃實驗

實驗三：衛星導航數據與地圖API結合實現路徑規劃

在這個實驗中，學生將學習如何將實時獲取的衛星導航定位信息與地圖服務API相結合，以實現從當前位置到目標點的最優路徑規劃[10]。

1）實時位置更新。學生首先需要確保小車能夠通過GPS/GNSS模塊實時獲取自身經緯度坐標，并將此坐標信息通過網絡發送給服務器。

2）地圖API接口調用。利用地圖API提供的路線規劃功能，根據當前小車的位置和設定的目標地點，請求最優路徑。這通常涉及HTTP/HTTPS請求的構造和響應數據的解析，得到包括轉向指令、行駛距離、預計行駛時間等在內的詳細路線信息[10]。

3）路徑可視化及指令生成。將規劃出的路徑在地圖上進行可視化展示，同時將路線分解為一系列基于地理位置的控制指令，如直行、左轉、右轉等，并考慮交通規則、道路限制等因素。

4）指令傳輸與執行。將這些控制指令轉化為智能小車能夠理解和執行的形式，通過串口或者其他通信方式發送至小車的控制系統，使其能夠按照規劃路徑自主駕駛。

實驗四：自定義路徑規劃算法

在實驗三的基礎上，為了提升路徑規劃的適應性和靈活性，可以設計并實現一套適用于智能小車環境的自定義路徑規劃算法，比如Dijkstra算法、A*搜索算法或其他優化算法。

1）環境建模。根據實際應用場景建立一個可表示小車運動環境的地圖模型，包括障礙物位置、道路網絡結構等信息。

2）算法實現。對于Dijkstra算法，學生需要實現從起點出發，對所有可達節點計算最短路徑的過程，并選擇到達終點時的最小代價路徑[11]。對于A*算法，除了考慮移動成本外，還需要引入啟發式函數評估每個節點與目標節點的接近程度，從而在保證找到最優解的同時提高搜索效率[12]。

3）路徑轉換為控制指令。算法得出最優路徑后，同樣需要將其轉化為具體的控制指令，以便小車能依據指令進行自主導航。

3.3" 衛星信號模擬與抗干擾實驗

實驗五：衛星信號模擬與抗干擾策略評估

在這個實驗中，學生將通過專門的軟件工具模擬各種復雜的衛星信號環境，以研究和測試智能小車在不同不利條件下的定位性能，并探索和實施相應的可靠性改進措施。

1）衛星信號狀態模擬。學生首先會使用仿真軟件創建并模擬真實世界的多種衛星信號挑戰情況，具體如下。

①遮擋（LOS，Line of Sight）：模擬建筑物、地形或者其他障礙物對衛星信號的遮擋效果，分析小車在城市峽谷、隧道、地下車庫等場景中的定位表現。

②多徑效應：模仿信號經過多個路徑到達接收器，產生相位差和衰減，造成定位誤差的情況，如在高樓林立或水面反射強烈的環境中[13]。

③噪聲干擾：模擬來自電子設備、天氣狀況或其他無線電源的隨機噪聲，影響GPS/GNSS接收機的信噪比和數據解調質量。

2）定位性能評估。在不同的模擬環境下運行小車的定位系統，記錄并分析其定位精度、收斂速度、首次定位時間和連續定位穩定性等關鍵性能指標，有助于理解現有系統在復雜環境下的局限性和弱點。

3）抗干擾策略制定與驗證。針對識別出的問題和不足，設計并實施一系列抗干擾和優化方案，具體如下。

①多星座融合：結合不同衛星導航系統的信號，提高定位冗余度和可靠性[14]。

②信號增強技術：采用更先進的接收機硬件或算法，增強抗多徑干擾和噪聲的能力，如RAIM（Receiver Autonomous Integrity Monitoring）

和SBAS（Satellite-Based Augmentation Systems）

等輔助增強系統。

③自適應濾波算法：運用卡爾曼濾波或其他濾波算法實時估計并校正位置誤差，提升定位性能[14]。

4）改進措施的實測驗證。將上述改進措施應用到小車定位系統后，在相同的模擬條件下重新進行測試，對比改進前后的定位性能差異，驗證所提出策略的有效性。

3.4" 實時導航與自主駕駛實驗

實驗六：實時導航與自主駕駛功能實現

在這個實驗中，學生將把之前通過衛星導航數據和路徑規劃算法得到的最優行駛路徑應用到智能小車的實際運行中，實現基于衛星導航的自動駕駛基本功能。

1）路徑跟蹤控制。學生需要編寫程序，將規劃好的行駛路徑轉化為小車能夠理解并執行的一系列控制指令，如速度設定、轉向角度等。利用PID（比例—積分—微分）控制器或其他高級控制策略，確保小車能夠在跟隨預設路徑時保持良好的穩定性，并能對路徑變化做出快速響應[15]。

2）運動控制模塊集成。將這些控制指令傳遞給小車的電機驅動系統，通過調整左右輪的速度或轉角差來實現直行、轉彎和停止等動作。集成車輛動力學模型，考慮小車自身的動態特性，以優化控制效果和保證行駛安全。

3）實時反饋與修正。在實際行駛過程中不斷地獲取小車當前的位置信息并與規劃路徑進行對比，實施在線路徑校正，確保在受到環境影響（如風阻、路面狀況等）的情況下仍能準確地沿著預定軌跡行駛。

實驗七：GPS導航結合多傳感器避障技術

在實驗六的基礎上進一步增強小車的安全性和環境適應能力，通過融合GPS導航與其他傳感器數據，設計并實現避障功能。

1）多傳感器數據融合。安裝超聲波測距傳感器、紅外傳感器、激光雷達等設備，采集周圍環境的實時距離信息。對接收到的多種傳感器數據進行處理和融合，消除噪聲干擾，提高障礙物檢測準確性[16]。

2）障礙物檢測與規避策略。當檢測到前方存在障礙物且可能影響既定行駛路線時，觸發避障算法，重新規劃一條繞過障礙物的新路徑。實現緊急制動、減速避讓、轉向避開等多種避障策略，并根據障礙物大小、位置和速度等因素選擇最合適的應對措施。

3）GPS導航與局部避障的聯動。保持全局GPS導航路徑的前提下，結合局部避障策略，實現在遵循整體導航目標的同時，靈活應對復雜道路環境中的未知障礙。

3.5" 高精度定位技術探索實驗

實驗八：高精度定位技術與RTK應用

在這個實驗中，學生將深入研究和實踐RTK（Real-Time Kinematic）等高精度定位技術在智能小車上的應用，提升小車的定位精度至厘米級別。

1）RTK系統原理介紹。學生首先需要了解RTK系統的構成和工作原理，包括基準站、移動站和數據鏈路之間的關系，以及雙頻或多頻GPS接收機如何通過載波相位差分技術實現高精度定位[17]。

2）RTK硬件集成。購置并安裝支持RTK功能的GNSS模塊，配置相應的天線、電臺或網絡通信設備（如4G/5G/NTRIP），建立與基準站的數據連接。

3）RTK軟件配置與調試。學習使用RTK相關軟件進行基準站設置、移動站初始化和參數調整，確保能夠接收連續且穩定的差分改正數。

4）厘米級定位實測。在開闊無遮擋的環境下，啟動RTK系統并記錄小車在行駛過程中的實時位置信息，對比分析RTK定位結果與常規GPS定位結果的差異，驗證RTK技術帶來的定位精度提升效果[17]。

5）環境適應性評估。在不同場景下測試RTK系統的性能，如城市高樓區、山區峽谷、林地等，分析多路徑效應、信號遮擋等因素對RTK定位精度的影響，并探討改進方案。

6）誤差源分析與補償。分析RTK系統可能存在的各種誤差來源，包括衛星鐘差、大氣延遲、多徑效應、儀器偏差等，研究并實施相應的誤差模型和校正方法，進一步提高定位精度。

3.6" 網絡增強定位與V2X通信實驗

實驗九：網絡增強定位與V2X通信技術集成

在這個實驗中，學生將深入研究如何通過結合移動通信網絡（如4G/5G）或Wi-Fi輔助定位技術以及V2X（Vehicle-to-Everything）通信技術來增強智能小車的定位效果和環境感知能力。

1）移動通信網絡輔助定位。學生首先需要了解并實踐使用4G/5G網絡進行基站定位的基本原理，包括基于CELLID、AOA（Angle of Arrival）、TDOA

（Time Difference of Arrival）等方法實現位置估計[18]。在實驗過程中，學生將配置智能小車連接到4G/5G網絡，并利用運營商提供的API或開源庫獲取基站信息，計算出小車的粗略位置信息，然后將移動通信網絡輔助定位結果與衛星導航定位數據融合，以提高在信號遮擋或多徑干擾嚴重的城市環境中的定位精度。

2）Wi-Fi輔助定位。學習Wi-Fi指紋定位技術，收集特定區域內的Wi-Fi AP（Access Point）信號強度數據，建立室內或室外的Wi-Fi指紋數據庫[13]。在實驗環境中，讓智能小車實時檢測周圍Wi-Fi AP

的信號強度，并與預建的指紋數據庫比對，通過匹配算法確定小車的位置。同樣的，將Wi-Fi輔助定位結果與衛星導航定位相結合，優化整體定位性能。

3）V2X（Vehicle-to-Everything）通信技術應用。探索V2X通信技術在定位增強方面的潛力，如V2I（Vehicle-to-Infrastructure）、V2V（Ve-

hicle-to-Vehicle）通信，使智能小車能夠與其他車輛、交通基礎設施進行實時信息交互[19]；利用V2X通信技術接收來自路邊單元（RSU）、其他裝有V2X設備的車輛或其他定位服務節點的位置信息，作為定位參考源，進一步提高定位精度和可靠性；設計和實施應用場景，比如通過V2X通信獲取前方路口紅綠燈狀態、道路擁堵情況等動態信息，配合高精度定位技術優化路徑規劃和行駛策略。

3.7" 性能評估與優化實驗

實驗十：性能評估與優化

在本實驗中，學生將對智能小車的定位性能、響應速度和功耗等關鍵指標進行詳細測試與全面評估，并根據測試結果采取相應的優化措施，以提升整個衛星導航嵌入式系統的綜合性能。

1）定位性能評估。使用實際道路測試或模擬環境測試方法，對比不同定位技術（如GPS單模、多模GNSS、RTK、網絡輔助定位等）下的定位精度、收斂速度以及在復雜環境下的穩定性。制定一套量化評估標準，包括均方根誤差（RMSE）、連續定位精度、首次定位時間等參數，記錄并分析實驗數據。

2）響應速度評估。測試系統從接收到外部指令到執行相應動作（如轉向、加速、減速、停止等）所需的時間，評估控制系統的實時性和響應能力。分析在路徑規劃更新、避障策略調整、定位信息更新等情況下系統的動態響應特性。

3）功耗評估。記錄并分析各種狀態下（待機、行駛、接收衛星信號、處理數據、通信等）智能小車各個模塊的能耗情況，特別是GNSS模塊、處理器、傳感器、無線通信模塊等核心部件。設計并實施節能策略，比如休眠模式、低功耗運行模式、智能電源管理方案等，通過實測驗證其降低功耗的效果。

4）系統優化。根據上述性能評估結果，識別系統中存在的瓶頸和不足，提出針對性的優化措施，如改進定位算法、優化硬件配置、升級軟件協議、增強抗干擾能力、合理分配計算資源等。實施優化措施后重新進行性能測試，對比優化前后的性能差異，確保改進措施的有效性。

3.8" 項目式學習實驗

實驗十一：衛星導航智能小車“尋寶”競賽

在本課程的最后階段，為了檢驗和鞏固學生對導航與定位技術課程所學知識的理解與應用能力，將組織一次以團隊形式參與的綜合項目——遠程遙控衛星導航智能小車“尋寶”競賽。

1）項目介紹與分組。學生將被分為若干個團隊，每個團隊負責設計并制作一輛具備衛星導航功能的智能小車，并結合本課程所學的各項技能（如路徑規劃、實時導航、避障、高精度定位等）完成任務。競賽規則設定為小車需要根據預設的GPS坐標信息尋找一系列隱藏的目標地點，最先找到所有目標并返回起點的隊伍獲勝。

2）需求分析與方案設計。每個團隊首先進行需求分析，明確小車應具備的功能特性，包括但不限于準確的衛星定位與導航系統、高效的道路選擇算法、靈敏的避障機制和遠程遙控通信模塊。設計詳細的硬件配置方案，選用合適的GNSS模塊、微控制器、傳感器、無線通信設備等，并編寫相應的軟件程序實現各項功能。

3）原型制作與調試優化。利用實驗教學平臺提供的軟硬件資源，團隊成員分工協作，共同完成智能小車的組裝與集成，同時開發配套的控制軟件。在實驗室或戶外空曠場地進行多次實地測試和調試，不斷優化小車的性能參數，確保其在比賽中能夠穩定、快速地按照衛星導航指示找到目標點。

4）現場競技與展示分享。比賽日，各個團隊攜帶他們精心制作的衛星導航智能小車參加現場競技，按照既定的尋寶路線圖展開激烈角逐。比賽結束后，各團隊進行成果展示與經驗交流，分享在項目實施過程中遇到的挑戰、解決方案和收獲，進一步提升實踐操作能力和團隊協作精神。

4" 教學效果

可見，這一系列衛星導航嵌入式智能小車實驗教學內容不僅可以讓學生全面掌握衛星導航定位的基本原理和核心技術實現方法，而且培養了他們多個關鍵領域的實踐與創新能力，具體如下。

4.1" 嵌入式系統開發技能

學生將實際操作樹莓派等嵌入式平臺進行硬件接口配置、驅動程序編寫和應用程序開發，從而熟悉嵌入式系統的軟硬件協同工作方式，提升在有限資源條件下進行高效編程的能力。

4.2" 傳感器融合技術

通過集成GPS/GNSS模塊與其他類型的傳感器（如超聲波、紅外、激光雷達等），學生能夠學習如何實時獲取和處理多源數據，采用有效的算法進行信息融合，以提高導航定位精度和環境感知能力。

4.3" 路徑規劃算法應用

在實踐中應用經典或現代路徑規劃算法，如A*、

Dijkstra等，并結合實際應用場景對其進行改進和優化，使學生理解并掌握如何根據實時衛星導航信息制定最優行駛路徑，解決動態路徑規劃問題。

4.4" 實際工程問題解決

實驗過程中模擬各種復雜的實際場景，如信號遮擋、多徑效應、噪聲干擾等，引導學生針對這些挑戰設計并實施相應的解決方案，如RTK高精度定位技術的應用、網絡增強定位技術的研究和功耗控制策略的設計等，培養學生分析問題、解決問題的工程思維能力和動手實踐能力。

4.5" 項目管理和團隊協作

作為綜合項目，遠程遙控衛星導航智能小車“尋寶”競賽要求學生組成團隊共同完成任務，這有助于鍛煉他們的項目管理技巧、溝通協調能力和團隊合作精神，同時有助于他們更好地理解和體驗一個完整的技術研發流程。

總之，設計的這一系列實驗課程可以全方位地提升學生的理論知識水平與實際動手能力，為他們未來從事與物聯網專業相關的衛星導航與定位應用領域的開發工作打下堅實的基礎，從而更好地達成導航與定位技術課程目標。

5" 結束語

衛星導航嵌入式智能小車實驗教學以“以學生為中心”“以綜合性實踐活動做支撐”“在做中學”等教學理念為指導，設計綜合型實驗課程，具有廣泛的適用性，不僅適用于物聯網工程專業，也可以擴展到其他相關專業，其強大的擴展性使得教學內容可以根據學生的興趣和需求進行靈活調整，滿足個性化教學的需求。通過實驗，學生不僅可以逐步掌握衛星導航嵌入式智能小車實驗的操作技能和開發方法，從基礎操作到復雜項目的設計和實施，形成系統的知識和技能體系，還能在實踐中鍛煉和提升創新思維與動手實踐能力，為未來的學習和職業生涯打下堅實的基礎。

6" 參考文獻

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