PNC，今年的香餑餑！近10種規(guī)控算法與代碼實現(xiàn)你都知道嗎？
自動駕駛一般分為感知、預測、規(guī)劃和控制四大基礎(chǔ)模塊，各個模塊各司其職、分工明確，今天汽車人就和大家聊聊規(guī)劃控制。一般來說規(guī)劃控制的目的有兩個：
一是對車輛運動進行全局規(guī)劃（從地點A到地點B運行路線）、行為決策（判斷變道還是超車等）、局部規(guī)劃（規(guī)劃局部行駛軌跡，規(guī)避障礙物等）；
二是精準控制車輛按規(guī)劃軌跡行駛。
規(guī)劃控制作為整個自動駕駛/機器人算法流程中最下游的模塊，直接決定著自動駕駛的安全性及舒適度。一個好的規(guī)控直接影響司機和乘客的乘車體驗：轉(zhuǎn)彎是否順暢、跟車時前車剎車本車如何處理、復雜路口匯車時能否及時匯入規(guī)劃車道等等。
這些復雜控制的背后正是規(guī)控模塊發(fā)揮著作用，很多剛?cè)腴T的小伙伴一頭霧水，規(guī)控到底是個啥？都有哪些子領(lǐng)域？每個領(lǐng)域又都包含哪些算法？這些算法如何實現(xiàn)？都有哪些優(yōu)缺點？適用哪些場景？整體來說，車輛從路徑規(guī)劃開始，行進過程中根據(jù)感知和定位的信息做出相應決策（跟車、變道、加速等等）。接著根據(jù)上游決策的結(jié)果，運動規(guī)劃模塊實時輸出對應的軌跡信息以及速度、加速度和方向盤轉(zhuǎn)角信息，進而由控制模塊執(zhí)行相應控制。
而且隨著國家大力支持新能源汽車行業(yè)的發(fā)展，各大企業(yè)也加大相關(guān)崗位人才招聘，剛看了某招聘網(wǎng)站，相關(guān)崗位平均月薪已達到4w以上，年薪60w。高級崗位年薪百萬的也比比皆是！
學習難度大
整體來說，規(guī)劃控制相比于感知對理論知識的要求較高。目前企業(yè)界的主流規(guī)控算法包括PID, LQR, MPC等控制算法，以及A*，Hybrid A*，Lattice Planner，EM Planner等等規(guī)劃算法。這段時間，有很多小伙伴咨詢規(guī)劃控制的相關(guān)問題，其實我們對規(guī)劃控制也很感興趣，市面上已有的規(guī)劃控制相關(guān)學習資料質(zhì)量參差不齊，許多同學在資料搜集和入門學習的時候踩了較多坑：
規(guī)劃控制算法類別很多，網(wǎng)上找不到系統(tǒng)學習的資料，剛?cè)腴T的同學不知道從何下手，論文也看的一知半解...
不理解各類規(guī)劃控制算法的優(yōu)缺點是什么，不知道在不同的場景下要選擇哪類算法
不知道業(yè)界現(xiàn)在缺少什么技術(shù)棧的人才，自學過程中容易把握不好方向
在分析大家在學習過程中的痛點之后，自動駕駛之心聯(lián)合業(yè)內(nèi)某大廠規(guī)控工程師共同打磨了《規(guī)劃控制理論與實戰(zhàn)課程》線上課程。如果你正想要入門規(guī)劃控制，深入理解算法原理，或者需要提升這方面的技術(shù)能力，不知如何優(yōu)化，同時又缺少項目實戰(zhàn)經(jīng)驗，那么一定要學習下這門課，課程內(nèi)容詳細介紹了規(guī)劃算法基礎(chǔ)知識、橫縱解耦/聯(lián)合的決策規(guī)劃框架及常用的控制算法（PID、LQR、MPC等等）。
課程從最基礎(chǔ)的規(guī)劃控制模塊概要、定義開始，進而到規(guī)劃算法基礎(chǔ)知識的講解，涉及基于搜索/采樣/車輛運動學/數(shù)值優(yōu)化的相關(guān)規(guī)劃算法，再到?jīng)Q策規(guī)劃框架的講解（橫縱解耦、橫縱聯(lián)合）、最后講解了常用的幾種控制算法（PID、LQR、MPC）并探討了PnC面臨的挑戰(zhàn)，實戰(zhàn)涉及Dijkstra、A*、RRT*、State Lattice Planner、QP路徑優(yōu)化和基于MPC的軌跡跟蹤算法。
大家先看一下本期課程的大綱，滿滿的干貨，真正做到幫助0基礎(chǔ)的同學高效學習，快速掌握每一個知識點
項目實戰(zhàn)和理論結(jié)合，實戰(zhàn)課程的課后配套實戰(zhàn)代碼，隨學隨練、快速掌握。
共5大實戰(zhàn)項目
課程包括完善的【老師教學】+【助教答疑】服務，確保每一位小伙伴都能愉快的學習知識。
實戰(zhàn)一：實現(xiàn)A*、Dijkstra，校招面試必備；
實戰(zhàn)二：實現(xiàn)RRT*算法；
實戰(zhàn)三：實現(xiàn)State Lattice Planner；
實戰(zhàn)四：實現(xiàn)基于QP的路徑優(yōu)化算法；
實戰(zhàn)五：實現(xiàn)基于MPC的軌跡跟蹤算法!
課件代碼一應俱全
細致的講解，不光有理論，代碼及實踐也一定要講透徹！
通過全套的視頻講解，幫你在腦海中搭建模型的基本框架，讓你徹底搞懂每一個知識點，從而提高你寫代碼的速度。
講師介紹
寧遠，自動駕駛之心前沿技術(shù)研究團隊成員，深耕自動駕駛算法領(lǐng)域多年，現(xiàn)任業(yè)內(nèi)頭部自動駕駛公司團隊資深算法工程師，在自動駕駛規(guī)劃控制算法研究和工程落地方面有著豐富的經(jīng)驗。
課程收獲
對規(guī)劃算法理論基礎(chǔ)知識有深入的理解，在代碼實現(xiàn)上有較大提升；
對決策規(guī)劃框架有深入的理解，掌握常見的橫縱解耦和橫縱聯(lián)合規(guī)劃框架；
掌握常用的控制算法（PID、LQR、MPC）；
學完本課程能夠達到1年左右的自動駕駛規(guī)控工程師水平；
能夠結(jié)識許多行業(yè)從業(yè)人員與學習合作伙伴！
適合人群
車輛工程、自動化、汽車電子、計算機科學、軟件工程、運動控制等相關(guān)專業(yè)研究方向的本科/碩士/博士；
自動駕駛規(guī)劃與控制相關(guān)算法工程人員；
想要轉(zhuǎn)入自動駕駛規(guī)控算法的小伙伴；
本課程需要具備的基礎(chǔ)
具有一定的編程基礎(chǔ)：C/C++或者Python；
一定的高等數(shù)學、線性代數(shù)和矩陣論基礎(chǔ)；
開課時間與學習方式
2023年7月18日正式開始學習之路，歷經(jīng)兩個月，離線視頻授課。主講老師在微信學習群內(nèi)答疑，對課程中的算法、代碼、環(huán)境配置等問題一一解惑！
課程咨詢
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(微信：AIDriver004)
