自動駕駛、機器人、無人機等各類自主移動機器人，雖應(yīng)用載體、作業(yè)環(huán)境截然不同，卻共享著一個共性核心智能模塊——運動規(guī)劃。作為機器人的 “決策大腦”，它銜接感知與控制環(huán)節(jié)，以環(huán)境信息為輸入，計算輸出含位置、速度等維度的完整時空軌跡，核心保障機器人任務(wù)執(zhí)行的安全、高效與完備。

（機器人算法模塊示意圖）

但運動規(guī)劃的算法體系紛繁龐雜，從經(jīng)典的A*、Dijkstra、RRT算法，到前沿的模型預(yù)測控制（MPC）方法，知識點多且散。不少學習者深陷理論碎片化的困境，更面臨理論學習與工程實踐嚴重脫節(jié)的問題，難以搭建起系統(tǒng)化的知識框架，也無法將所學算法真正落地應(yīng)用到實際的機器人平臺中。

為了方便大家學習，深藍學院特別邀請了浙江大學控制學院副研究員高飛老師團隊，共同研發(fā)了《移動機器人運動規(guī)劃》課程。本課程兼顧學術(shù)前沿與工程實踐，幫助學員構(gòu)建完整的規(guī)劃知識體系，掌握主流算法從原理到部署的全鏈路能力。

課程將以一個Project收尾，完整串聯(lián)路徑規(guī)劃與軌跡優(yōu)化兩大核心模塊，幫助大家系統(tǒng)掌握移動機器人規(guī)劃系統(tǒng)的開發(fā)能力。

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主講老師

高飛老師

浙江大學控制科學與工程學院長聘副教授，博士生導(dǎo)師

FAST實驗室副主任、技術(shù)負責人、FAR課題組負責人

浙大湖州研究院-集群機器人自主導(dǎo)航研究中心PI，智能無人系統(tǒng)協(xié)同導(dǎo)航控制技術(shù)聯(lián)合實驗室主任。他的研究方向包括空中機器人、集群機器人、運動規(guī)劃、環(huán)境感知、SLAM等。近年在Science Robotics, IEEE TRO, JFR, IEEE RAL, ICRA，IROS，ISRR，ISER等機器人領(lǐng)域知名期刊會議發(fā)表論文60余篇；發(fā)表Science Robotics封面論文并被國內(nèi)外媒體如光明日報，新華社、AAAS、泰晤士報廣泛報道；曾獲得IEEE TRO 2020“傅京孫”最佳論文榮譽獎、IEEE/RSJ IROS 2021最佳應(yīng)用論文獎提名、IEEE SSRR 2016最佳論文獎、浙江大學信息學部2021青年創(chuàng)新獎等、國際空中機器人大賽冠軍、RoboMaster高校人工智能挑戰(zhàn)賽亞軍等榮譽。

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