自动驾驶已至规模化前夜，城区复杂路况成为试金石。“车路云”协同的中国路径，正倒逼算法在安全、实时与鲁棒性上实现代际突破。技术路线上，端到端是近两年的主流，特斯拉、华为等智驾车企都在积极推进量产上车。然而，端到端并非万能。其黑盒特性带来的不可解释、安全冗余不足等局限，需要通过模块化设计、安全机制、数据闭环等手段来弥补。在此背景下，对工程师的要求已然清晰：不仅要“控得稳”，还要“规划得聪明”。行业需要是具备“控制+规划”全栈视野、能独立完成算法选型与落地、熟悉仿真与实车调试闭环的系统型工程师。
目前工业界广泛应用的规控算法，如控制侧的PID、LQR、MPC，以及规划侧的A*、Dijkstra、有限状态机和Lattice Planner等，网上虽有许多基础介绍，但依然没有系统梳理算法的原理推导以及优劣。为此，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》课程。
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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。
1.希望从事自动驾驶规划控制研发的在校学生，尤其是机械、电子电气、计算机、自动化等专业的同学。2.已经在从事自动驾驶规划控制相关领域的研发工程师。3.自动驾驶或者机器人企业中其他方向的研发工程师，以及系统工程师。
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