汽車學(xué)堂在向車企提供數(shù)字化人才轉(zhuǎn)型服務(wù)方案，向院校專業(yè)升級(jí)提供解決方案的經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)8年有余。

我們一直在思考，一位初入職場(chǎng)的ADAS算法工程師需要具備什么樣的技能可以滿足崗位要求？

具備扎實(shí)的基本功，包括控制理論基礎(chǔ)，如現(xiàn)代控制理論，經(jīng)典控制理論等；編程基礎(chǔ)，具備C或者是目前廣泛使用的基于M語言的開發(fā)。

這些還遠(yuǎn)不夠!

還需具備車規(guī)級(jí)的開發(fā)思維，包括汽車軟件開發(fā)的流程、方法以及工具應(yīng)用等。

如何在理解理論的基礎(chǔ)上，利用車規(guī)級(jí)開發(fā)方法和工具，來應(yīng)用實(shí)踐，這才是最重要的。

這要如何實(shí)現(xiàn)？

或許你已經(jīng)具備比較好的編程基礎(chǔ)，但是如何建好一個(gè)車輛模型或是開發(fā)一個(gè)具體的ADAS功能，還不知如何下手；或者是有些控制理論基礎(chǔ)或方法，面對(duì)具體的ADAS功能開發(fā)，如何實(shí)現(xiàn)算法，如何優(yōu)化算法，卻是一籌莫展。

系統(tǒng)的理論、算法方法學(xué)習(xí)，結(jié)合具體的ADAS功能實(shí)戰(zhàn)開發(fā)，可以讓零散的理論、編程、工具匯聚成一套方法論，形成車規(guī)級(jí)軟件開發(fā)的能力，來應(yīng)對(duì)崗位的要求。

高強(qiáng)度練習(xí)，學(xué)習(xí)指導(dǎo)，提升學(xué)習(xí)效率

公開的資料有很多，特點(diǎn)：龐大、零散、不成體系;

沒有練習(xí)，沒有指導(dǎo)，更加沒有針對(duì)性，自學(xué)的最后導(dǎo)向:無法堅(jiān)持，無法上手!

本次介紹的ADAS控制算法訓(xùn)練營(yíng)，克服這些問題，我們提供系統(tǒng)的理論知識(shí)體系培訓(xùn)，豐富的項(xiàng)目案例演示以及高強(qiáng)度的項(xiàng)目任務(wù)實(shí)操練習(xí)。

針對(duì)個(gè)人短板，老師會(huì)針對(duì)性提供查缺補(bǔ)漏的建議和補(bǔ)充學(xué)習(xí)資料。

實(shí)時(shí)在線答疑，及時(shí)解決學(xué)習(xí)問題。

班主任也會(huì)定時(shí)督促大家上課，交付作業(yè)，可以克服拖延，高效提升！

項(xiàng)目任務(wù)介紹

項(xiàng)目任務(wù)1項(xiàng)目任務(wù)2

笛卡爾坐標(biāo)系下的車輛二自由度模型建模，根據(jù)給定條件利用simulink對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)、進(jìn)行系統(tǒng)可控性、可觀性、穩(wěn)定性分析，并對(duì)模型進(jìn)行求解。

基于車輛動(dòng)力學(xué)模型，設(shè)計(jì)狀態(tài)觀測(cè)器、反饋控制器，進(jìn)行simulink閉環(huán)仿真，并對(duì)狀態(tài)反饋與輸出反饋的仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析

項(xiàng)目任務(wù)3項(xiàng)目任務(wù)4

基于車輛動(dòng)力學(xué)模型，模擬傳感器測(cè)量噪聲并進(jìn)行低通濾波仿真；利用KF濾波器實(shí)現(xiàn)車輛模型的狀態(tài)估計(jì)；利用二次規(guī)劃算法實(shí)現(xiàn)融合，進(jìn)而估計(jì)車輛橫向行駛曲率

基于車輛動(dòng)力學(xué)仿真模型，建立LQR控制器并進(jìn)行QR矩陣的調(diào)試，實(shí)現(xiàn)車輛二自由度的閉環(huán)仿真，并將仿真結(jié)果與極點(diǎn)配置法、PID反饋控制仿真進(jìn)行對(duì)比

項(xiàng)目任務(wù)5項(xiàng)目任務(wù)6

對(duì)給定實(shí)測(cè)傳感器數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)KF跟蹤器，利用歐氏距離法進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，并利用凸聯(lián)合實(shí)現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)融合，并進(jìn)行仿真

建立換道路徑規(guī)劃算法，利用橫向加速度對(duì)車輛換道過程的安全性進(jìn)行判斷，并基于不同的車速和換道時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行車輛換道仿真并對(duì)比分析

項(xiàng)目任務(wù)7項(xiàng)目任務(wù)8

基于多傳感器融合的結(jié)果，計(jì)算期望加速度，基于LQR求解ACC控制器增益，實(shí)現(xiàn)ACC系統(tǒng)閉環(huán)仿真

Frenet坐標(biāo)系下車輛二自由度模型建模，根據(jù)給定實(shí)車試驗(yàn)數(shù)據(jù)求解方向盤轉(zhuǎn)角，基于LQR求解LKA控制器增益，實(shí)現(xiàn)LKA系統(tǒng)閉環(huán)仿真

項(xiàng)目任務(wù)9項(xiàng)目任務(wù)10

基于車輛縱向行駛動(dòng)力學(xué)估計(jì)道路附著，進(jìn)而建立車輛安全跟車模型；根據(jù)預(yù)測(cè)的車輛行駛軌跡，篩選出最危險(xiǎn)的障礙物目標(biāo)并計(jì)算TTC判斷碰撞風(fēng)險(xiǎn)，針對(duì)危險(xiǎn)目標(biāo)采取分級(jí)制動(dòng)策略。

首先進(jìn)行制動(dòng)和轉(zhuǎn)向避障決策，利用五次多項(xiàng)式進(jìn)行換道路徑規(guī)劃和速度規(guī)劃，并采用二次規(guī)劃算法進(jìn)行實(shí)時(shí)求解，然后基于車輛動(dòng)力學(xué)方程實(shí)現(xiàn)車輛換道軌跡的跟蹤控制。

部分作業(yè)演示

部分作業(yè)講解演示

課程大綱

自學(xué)課：

課程1：建立車輛動(dòng)力學(xué)模型

• 狀態(tài)空間模型

• 系統(tǒng)辨識(shí)

• 系統(tǒng)可控性、可觀性

• 四階龍格庫塔法

課程2：基于動(dòng)力學(xué)模型設(shè)計(jì)狀態(tài)觀測(cè)器、反饋控制器

• 前饋控制與反饋控制

• 狀態(tài)反饋控制

• 隆伯格觀測(cè)器

• 極點(diǎn)配置法

• 輸出反饋控制

直播課:

直播1：基于QP估計(jì)車輛橫向行駛曲率

• 濾波問題

• 卡爾曼濾波

• 二次規(guī)劃（QP）

• 基于QP的縱向行駛曲率估計(jì)

直播2：基于動(dòng)力學(xué)模型設(shè)計(jì)LQR控制器

• 最優(yōu)控制

• LQR控制

• MPC控制

直播3：基于KF的多傳感器融合與多目標(biāo)跟蹤

• 卡爾曼濾波

• 運(yùn)動(dòng)模型

• 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

• 多目標(biāo)跟蹤

• 多傳感器融合

直播4：換道行為決策與路徑規(guī)劃方法

• KKT原理

• 換道行為決策與路徑規(guī)劃

• 換道/彎道安全車速

• 彎道速度規(guī)劃

• 換道距離和換道時(shí)間規(guī)劃

直播5：設(shè)計(jì)ACC控制器并實(shí)現(xiàn)閉環(huán)仿真

• 縱向行駛方程

• ACC系統(tǒng)建模

• 動(dòng)態(tài)限速

• 切入與切出

• 動(dòng)力學(xué)控制

直播6：設(shè)計(jì)LKA控制器并實(shí)現(xiàn)閉環(huán)仿真

• 橫向動(dòng)力學(xué)模型

• LKA系統(tǒng)建模

• 前饋與反饋

• 預(yù)瞄控制

• 動(dòng)力學(xué)控制

直播7：設(shè)計(jì)AEB控制器并實(shí)現(xiàn)閉環(huán)仿真

• 道路附著估計(jì)

• 安全跟車距離

• TTC計(jì)算

• 危險(xiǎn)目標(biāo)篩選

• 緊急制動(dòng)控制

直播8：設(shè)計(jì)ELC控制器并實(shí)現(xiàn)閉環(huán)仿真

• 換道決策

• 換道路徑規(guī)劃

• 速度規(guī)劃

• 二次規(guī)劃算法求解

• 橫縱向控制

課程收益

• 在笛卡爾坐標(biāo)系、Frenet坐標(biāo)系下建立車輛模型的方法；

• 對(duì)所構(gòu)建的控制系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)及特性分析；

• 系統(tǒng)狀態(tài)觀測(cè)器、控制器的設(shè)計(jì)方法；

• 低通濾波、卡爾曼濾波、二次規(guī)劃等算法的應(yīng)用；

• 最優(yōu)控制、LQR、MPC控制；

• KKT原理、換道決策與路徑規(guī)劃、彎道速度規(guī)劃；

• ACC、LKA、AEB、ELC系統(tǒng)架構(gòu)及控制系統(tǒng)仿真設(shè)計(jì)。

主講老師

劉叢志老師，清華大學(xué)博士

研究方向?yàn)橹悄荞{駛汽車動(dòng)力學(xué)控制與優(yōu)化、網(wǎng)聯(lián)汽車及新能源汽車智能控制。以核心技術(shù)人員參與國家橫縱向科研項(xiàng)目10余項(xiàng)，于IEEE TIE、TITS等期刊發(fā)表論文20余篇 發(fā)明專利和實(shí)用型專利權(quán)10余項(xiàng)。

曾任業(yè)內(nèi)某汽車技術(shù)服務(wù)公式首席技術(shù)專家、開發(fā)部長(zhǎng)，具有豐富一線實(shí)戰(zhàn)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

咨詢報(bào)名

開班時(shí)間：8月1日

課程形式：在線直播授課

上課地點(diǎn):班級(jí)群集中線上上課

聯(lián)系人:汽車學(xué)堂堂主

近期開班

• 動(dòng)力電池BMS軟件開發(fā)訓(xùn)練營(yíng)

• 新能源汽車VCU軟件開發(fā)訓(xùn)練營(yíng)

• L4級(jí)自動(dòng)駕駛路徑規(guī)劃算法訓(xùn)練營(yíng)

• 自動(dòng)駕駛之ADAS控制算法訓(xùn)練營(yíng)

• 汽車網(wǎng)絡(luò)安全合規(guī)測(cè)試訓(xùn)練營(yíng)