一、主流教学平台推荐

ROS（Robot Operating System）

开源机器人操作系统，提供传感器数据处理、路径规划、控制算法等工具，支持C++和Python编程，适合基础教学和科研项目。

Apollo无人驾驶平台

百度开发，包含感知、定位、规划、控制等完整模块，提供高精度地图集成和实车测试能力，适合高校及企业级教学。

MATLAB/Simulink

工程仿真软件，支持无人车建模、算法开发和性能评估，适合理论教学和复杂系统仿真。

二、低速无人驾驶专用平台

大白（Tencent AI Lab）

涵盖激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器等硬件，支持组合导航、标定及整车功能开发，适合低速场景教学。

三、其他辅助工具

TensorFlow/PyTorch

机器学习框架，用于目标检测、行为预测等任务，适合深度学习方向的教学。

Autoware

基于ROS开发，专注城市环境感知与控制，支持多传感器数据融合。

四、教学资源整合建议

课程体系：

结合理论课程与实践平台（如ROS、Apollo），培养硬件设计、算法开发及系统集成能力。

适用场景：

K12及职校：威盛任我行等平台提供软硬件结合的实训体系；

高校科研：赛曙科技、天弓智能等平台支持路径规划、传感器融合等课题研究。

五、注意事项

硬件配套：低速平台（如大白）需激光雷达等设备，高速平台（如Apollo）需整车测试环境。

学习路径：建议从ROS入手，逐步深入Apollo或Apollo Lite（轻量版），再结合MATLAB进行算法验证。

通过以上平台和工具的结合使用，可系统化开展无人驾驶教学，覆盖从基础到高级的应用场景。