密歇根大学探究项目:关于自动驾驶控制算法与运动规划的探究

Description

密歇根大学探究项目

关于自动驾驶控制算法与运动规划的探究

课题简介

机器人学作为新兴的综合性学科,正在悄然影响着社会生活的方方面面。智能化的工业机器人在工厂流水线上执行分类、摆放任务的效率已超过人类,雄安新区已经建设了无人车专用车道,美团、京东甚至腾讯都在布局无人机相关业务。

本课题旨在运用机器人学的基础知识,制作物理仿真环境,设计自动驾驶汽车的运动规划算法,并在多种仿真环境中检测评估该运动规划算法的性能。

本课题是在实践中学习机器人学和人工智能基础知识的良好机会,研究者将在探索过程中掌握欧拉积分、RK4积分算法、碰撞检测、刚体力学等物理引擎相关的知识,以及基础的搜索算法和中等水平的python使用经验。学有余力者有机会接触RRT,KD树与强化学习等科学前沿的相关知识。

 

科研方法

计算机仿真模拟

计算机仿真模拟是一种运用计算机软件建立抽象模型、模拟真实条件并进行分析的技术。与传统的实验相比,计算机模拟技术通过数学建模,解放了普通实验对于器材的苛刻要求,具有可多次进行、反复试错的优点。同时,由于计算机模拟技术黑箱化了复杂的理论推导与数据计算,能够以直观的方式呈现研究的成果,对于初次涉猎科学研究的高中生而言,也更为简单易学、容易上手。

例如:在设计外太空的卫星轨道时,受制于客观条件,科研工作者无法在地球上重现外太空的环境,因此,只能借助计算机强大的运算能力,对外太空的情况和卫星的轨道进行模拟、反复实验,并基于模拟实验的结果,完成科学的轨道设计。


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授课导师

1. 密歇根大学 硕士

2. 丰富的机器人学和人工智能领域项目研究经历;

3. 研究方向:机器人算法

 

课题要求

本课题适合: 9-12 年级学生,有较强的逻辑思维和抽象思维能力

1. 英文:
(1)具备基本的学术英语阅读能力;
(2)接触过英文写作,有论文写作经验者更佳;

 

2. 数学:
(1)基本的导数、线性代数相关知识,最好了解微积分;
(2)喜欢解决与实际相关的数学问题;

 

3. 计算机:
(1)对编程有兴趣,数理思维较强,最好有编程经验,代码量>2000行;
(2)对数据结构、游戏编程有所了解或很感兴趣;
(3)有志于从事机器人学相关的研究或工作。
(4)丰富的机器人学和人工智能领域项目研究经历;
(5)研究方向:机器人算法