數(shù)學與控制理論協(xié)同賦能：10+自動駕駛規(guī)控算法（PID、LQR、MPC、A*…）深度詳解

自動駕駛的安全性和舒適度，全靠規(guī)控模塊的“神操作”！油門/剎車的精準控制、彎道的平穩(wěn)轉(zhuǎn)向、動態(tài)避障的路徑規(guī)劃，背后都是PID、LQR、MPC等算法的數(shù)學邏輯與工程落地的結(jié)合。

作為自動駕駛工程師，你是否常遇這些痛點：軌跡跟蹤參數(shù)難調(diào)、車輛易偏離頓挫；MPC算法公式難懂，無法結(jié)合車輛動力學落地；面試/工作中答不清規(guī)控核心問題，缺乏“理論+實戰(zhàn)”的系統(tǒng)學習路徑。

（自動駕駛算法結(jié)構(gòu)圖）

實則自動駕駛規(guī)控的核心，從不是記算法名稱，而是吃透數(shù)學原理、掌握工程落地——車輛建模、算法選型與參數(shù)整定，皆離不開數(shù)學與控制理論，細節(jié)直接決定落地效果。

目前工業(yè)界廣泛應用的規(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)上雖有許多介紹其基礎(chǔ)思路，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。

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。

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搶占學習名額

課程詳細講解了 PID, LQR, MPC 等 自動駕駛常用的控制算法，以及動作規(guī)劃、決策規(guī)劃、路徑規(guī)劃等規(guī)控崗位必備的基礎(chǔ)知識。 同時配套了 6個實踐Project ， 教給大家如何將算法落地應用在自動駕駛場景中。 本期課程還開設(shè)了講師直播答疑環(huán)節(jié)，老師將會面對面解決同學們學習過程中遇到的各種困難。

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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。

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項目實踐

項目實踐案例：

（車輛軌跡跟蹤LQR算法）

（局部軌跡規(guī)劃算法lattice planner）

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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。

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課程大綱

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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。

06

搶占名額

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