本文来源：智车科技 深蓝AI大讲堂
在自动驾驶系统中，规划控制模块处于感知、预测的最下游，直接决定着安全性及舒适度。从全局路径到行为决策，再到底层执行，规控将“看懂的环境”转化为“可控的动作”。转弯平顺、跟车从容、汇入果断，这些体验差异，本质都是规控能力的体现。
（自动驾驶算法结构图）
端到端方案加速落地，VLM/VLA架构不断突破。但量产比拼已从“跑通demo”进入“复杂场景下稳定、安全、舒适”的阶段。而这份稳定性，恰恰来自对规控底层原理的深刻理解与灵活融合——这才是内功。
然而，规控的学习门槛较高：要求扎实的控制理论（PID、LQR、MPC）与规划算法（A*、Dijkstra、Lattice Planner等），同时需要深入理解车辆运动学、优化求解等工程细节。许多工程师常感到：算法原理看似清晰，量产落地却处处是坑。
为了便于大家学习，智车科技、深蓝学院邀请了具有10年以上规划控制研发经验的乌宁博士，开设了《自动驾驶控制与规划》线上课程。
课程导师
博士毕业于新加坡国立大学。具有10年以上机器人规划控制的研发经验，获得多项自动驾驶专利，并发表多篇机器人、自动驾驶论文。
1. 了解自动驾驶的规划控制在整个自动驾驶中的作用；
2. 学会如何建立车辆几何模型、车辆运动学模型以及车辆动力学模型，如何对一些重要的参数进行辨识；
3. 学会设计多种控制器（PID, LQR, MPC）去解决自动驾驶中的控制问题，提升车辆的轨迹追踪、自适应巡航等的性能；
4. 学会如何通过有限状态机(Finite-state machine)在动态环境下规划出一条避开障碍物并符合车辆动力学的路径，如何在复杂环境下做出合理决策等；
5. 掌握规划领域的Dijkstra，A*等路径规划的方法，运动规划的方法以及在不确定性条件下的规划问题；
本课程从基础的车辆物理模型出发，通过对不同场景及应用下车辆模型的分析，详细阐述车辆控制学及路径规划的知识体系。通过将理论与实际车辆规划控制中的问题相结合，从而让大家达到融会贯通的效果。
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