規(guī)控算法是自動駕駛實現(xiàn)安全與舒適的核心，無論是高速巡航還是復雜城市場景，其表現(xiàn)均由PID、LQR、MPC等關(guān)鍵算法決定。然而，大多數(shù)工程師雖然了解基礎(chǔ)原理，卻在工程落地時頻頻受阻——參數(shù)整定、延遲補償、模型失配……這些調(diào)試細節(jié)，才是真正的技術(shù)瓶頸，也正成為許多人職業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵障礙。

（自動駕駛算法結(jié)構(gòu)圖）

行業(yè)招聘需求早已印證了這一點：一線車企與自動駕駛公司的規(guī)控崗位，普遍要求“掌握核心算法、車輛動力學建模，并具備實戰(zhàn)經(jīng)驗”。這考驗的不是公式記憶，而是對算法特性與場景適配的系統(tǒng)化理解，以及將理論轉(zhuǎn)化為工程代碼的實戰(zhàn)能力。

目前工業(yè)界廣泛應(yīng)用的規(guī)控算法，如控制側(cè)的PID、LQR、MPC，以及規(guī)劃側(cè)的A*、Dijkstra、有限狀態(tài)機和Lattice Planner等，網(wǎng)上雖有許多基礎(chǔ)介紹，但將系統(tǒng)化理論與可實踐的C++代碼深度結(jié)合的內(nèi)容依然稀缺。

局部軌跡規(guī)劃算法lattice planner

為了便于大家學習，深藍學院邀請了具有10年以上規(guī)劃控制研發(fā)經(jīng)驗的烏寧博士，開設(shè)了《自動駕駛控制與規(guī)劃》線上課程。

掃碼添加，了解詳情

搶占學習名額

PART.01

課程講師

博士畢業(yè)于新加坡國立大學。具有10年以上機器人規(guī)劃控制的研發(fā)經(jīng)驗，獲得多項自動駕駛專利，并發(fā)表多篇機器人、自動駕駛論文。

PART.02

項目實踐

項目實踐案例：

車輛軌跡跟蹤LQR算法

PART.03

課程收獲

1.了解自動駕駛的規(guī)劃控制在整個自動駕駛中的作用；

2.學會如何建立車輛幾何模型、車輛運動學模型以及車輛動力學模型，如何對一些重要的參數(shù)進行辨識；

3.學會設(shè)計多種控制器（ PID, LQR, MPC ）去解決自動駕駛中的控制問題，提升車輛的軌跡追蹤、自適應(yīng)巡航等的性能；

4.學會如何通過 有限狀態(tài)機( Finite-state machine ) 在動態(tài)環(huán)境下規(guī)劃出一條避開障礙物并符合車輛動力學的路徑，如何在復雜環(huán)境下做出合理決策等。

5.掌握規(guī)劃領(lǐng)域的 Dijkstra，A* 等路徑規(guī)劃的方法，運動規(guī)劃的方法以及在不確定性條件下的規(guī)劃問題。

本課程從基礎(chǔ)的車輛物理模型出發(fā)，通過對不同場景及應(yīng)用下車輛模型的分析，詳細闡述車輛控制學及路徑規(guī)劃的知識體系。通過將理論與實際車輛規(guī)劃控制中的問題相結(jié)合，從而讓大家達到融會貫通的效果。

PART.04

課程大綱

PART.05

適合人群

1.希望從事自動駕駛規(guī)劃控制研發(fā)的在校學生，尤其是機械、電子電氣、計算機、自動化等專業(yè)的同學。

2.已經(jīng)在從事自動駕駛規(guī)劃控制相關(guān)領(lǐng)域的研發(fā)工程師。

3.自動駕駛或者機器人企業(yè)中其他方向的研發(fā)工程師，以及系統(tǒng)工程師。

PART.06

搶占名額

掃碼添加，了解詳情

搶占學習名額