10+自动驾驶规控算法详解：PID,LQR,MPC,A*…

主要观点总结

文章介绍了自动驾驶中的规划控制模块的重要性及其功能，包括感知路况、路径规划、决策以及执行等。文章还提到了目前企业界主流的规控算法和课程详情。

关键观点总结

关键观点1: 自动驾驶的规划控制是核心模块之一，涉及感知、路径规划和决策等功能。

该模块负责感知周围路况，进行路径规划，并做出最合理的决策。决策后，车辆会规划一条新的轨迹进行行驶。

关键观点2: 目前企业界主流的规控算法包括PID, LQR, MPC等控制算法和A*, Dijkstra, 有限状态机, Markov决策, Lattice planner等规划算法。

这些算法在自动驾驶中发挥着重要作用。

关键观点3: 深蓝学院开设了《自动驾驶控制与规划》线上课程，由具有10年以上规划控制研发经验的乌宁博士主讲。

课程内容包括控制算法、动作规划、决策规划、路径规划等基础知识，并配套6个实践Project。学员还可以参加直播答疑环节，解决学习中的困难。

关键观点4: 课程讲师具有博士毕业于新加坡国立大学的背景，拥有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相关论文。

课程大纲涵盖车辆几何模型、车辆运动学模型、车辆动力学模型等基础知识，以及控制器设计、路径规划等方面的内容。

关键观点5: 课程适合希望从事自动驾驶规划控制研发的在校学生、研发工程师以及企业中其他方向的研发工程师和系统工程师。

通过学习本课程，学员可以了解自动驾驶规划控制在整个自动驾驶中的作用，掌握相关知识和技能，提升在自动驾驶场景中应用算法的能力。