自动驾驶汽车沙盘模型仿真实训平台制作需以 “还原自动驾驶核心技术链路、强化实训可操作性” 为核心，遵循 “需求规划→场景设计→硬件制作→软件开发→系统集成→教学适配” 六步工艺，覆盖 “感知 - 决策 - 控制” 全流程，满足学生动手实操与技术原理学习需求。
此阶段需聚焦 “教学目标” 与 “技术还原度”，避免功能冗余，确保平台能承载 “原理演示、模块调试、全流程实训、故障排查” 四类教学场景。
需求与参数确定：明确需覆盖的核心技术（环境感知、路径规划、车辆控制、交通交互），确定尺寸比例（常用 1:20-1:30，适配教室实训桌，沙盘面积建议 2-4㎡）、交互方式（上位机操作、手机 APP、物理拨码开关）及核心实训点（如传感器标定、车道线跟踪、障碍物避让、红绿灯识别）。
方案输出：绘制 2D 场景布局图（标注道路、红绿灯、斑马线、停车场、障碍物等元素位置）和 3D 结构图（用 SolidWorks 或 Blender 设计沙盘场景与车辆模型），列出材料清单（沙盘场景件、自动驾驶小车硬件、传感器、控制模块、软件工具），确保技术逻辑与真实自动驾驶系统一致。
平台需按 “沙盘场景 + 自动驾驶小车 + 控制中枢” 三大模块拆分制作，各模块独立调试后再集成，既便于教学拆解讲解，也降低制作难度。
场景需兼顾 “环境真实性” 与 “技术可观测性”，为自动驾驶小车提供多样化测试场景。
基础场景搭建：用木质或亚克力板制作沙盘底座，表面铺设 PVC 道路贴纸（划分车道线、斑马线、停车泊位，标注车道编号）；模拟城市元素，如 3D 打印制作红绿灯（带 LED 灯，支持亮灯状态切换）、交通标识（限速、停车让行）、障碍物（如行人模型、路障）、停车场（划分 2-3 个车位，贴车位二维码）。
动态场景设计：增设可动元素提升实训复杂度，如用微型电机驱动 “行人横穿马路” 模型（定时或手动触发）、可升降路障（模拟道路施工），为 “障碍物避让”“紧急制动” 等实训任务提供场景支持。
小车需集成 “感知 - 决策 - 控制” 硬件，且结构开放，方便学生拆解观察与调试。
软件需兼顾 “自动化演示” 与 “教学可干预性”，既展示自动驾驶完整功能，也支持学生手动调整参数与算法。
核心功能编程：
感知模块：用 Python（基于 OpenCV 库）编写图像识别代码，实现车道线跟踪（识别白色车道线，输出转向偏差）、红绿灯识别（区分红 / 绿 / 黄灯状态，触发停车 / 通行指令）、障碍物检测（通过超声波数据判断距离，触发减速 / 制动）；
决策模块：编写路径规划算法（如 A * 算法，规划 “起点 - 目标车位” 最优路径）、交通规则逻辑（如 “红灯停、绿灯行”“礼让行人”）；
控制模块：用 C++（基于 Arduino 框架）编写电机控制代码，将决策指令转化为 “转向角度”“车速” 信号，实现小车精准控制。
教学功能开发：
故障模拟：编写代码触发常见故障（如 “摄像头遮挡导致车道线丢失”“超声波传感器失灵”“路径规划错误”），故障时小车亮红灯、上位机弹窗提示，引导学生排查硬件接线或算法参数；
数据可视化：在上位机（用 Qt 或 Python Tkinter 开发）实时显示小车状态（车速、转向角度、传感器数据、当前任务），绘制车道线识别结果与规划路径，帮助学生理解技术原理；
手动调试：设置 “自动 / 手动” 切换模式，学生可手动修改参数（如车道线识别阈值、刹车距离、车速上限），观察参数变化对小车行驶的影响。
制作完成后需通过多轮调试，确保功能稳定且符合教学场景，降低学生操作门槛。
功能调试：
硬件调试：校准传感器（如摄像头焦距、超声波测距精度），确保小车直线行驶无偏移、转向角度精准；
软件调试：验证全流程逻辑（如 “启动→车道线跟踪→红绿灯识别→避让障碍物→精准停车”），确保无卡顿或误触发；
场景调试：测试小车在不同场景下的适应性（如弯道行驶、拥堵避让、停车场泊入）。
教学适配：
部件标注：在沙盘场景（如红绿灯、传感器）与小车上贴标签，标注功能名称与技术原理（如 “前置摄像头：负责车道线与红绿灯识别”）；
操作简化：将复杂功能集成到上位机 “一键启动”“单模块测试” 按钮，配套图文操作手册（含接线图、代码注释）；
安全优化：为小车加装防撞海绵，设置 “急停” 按钮（切断电机电源），避免实训时小车碰撞损坏或误伤人员。
