密歇根大學探究項目

關于自動駕駛控制算法與運動規劃的探究

課題簡介

機器人學作為新興的綜合性學科，正在悄然影響著社會生活的方方面面。智能化的工業機器人在工廠流水線上執行分類、擺放任務的效率已超過人類，雄安新區已經建設了無人車專用車道，美團、京東甚至騰訊都在布局無人機相關業務。

本課題旨在運用機器人學的基礎知識，制作物理仿真環境，設計自動駕駛汽車的運動規劃算法，并在多種仿真環境中檢測評估該運動規劃算法的性能。

本課題是在實踐中學習機器人學和人工智能基礎知識的良好機會，研究者將在探索過程中掌握歐拉積分、RK4積分算法、碰撞檢測、剛體力學等物理引擎相關的知識，以及基礎的搜索算法和中等水平的python使用經驗。學有余力者有機會接觸RRT，KD樹與強化學習等科學前沿的相關知識。

 

科研方法

計算機仿真模擬

計算機仿真模擬是一種運用計算機軟件建立抽象模型、模擬真實條件并進行分析的技術。與傳統的實驗相比，計算機模擬技術通過數學建模，解放了普通實驗對于器材的苛刻要求，具有可多次進行、反復試錯的優點。同時，由于計算機模擬技術黑箱化了復雜的理論推導與數據計算，能夠以直觀的方式呈現研究的成果，對于初次涉獵科學研究的高中生而言，也更為簡單易學、容易上手。

例如：在設計外太空的衛星軌道時，受制于客觀條件，科研工作者無法在地球上重現外太空的環境，因此，只能借助計算機強大的運算能力，對外太空的情況和衛星的軌道進行模擬、反復實驗，并基于模擬實驗的結果，完成科學的軌道設計。

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課題要求

本課題適合： 9-12 年級學生，有較強的邏輯思維和抽象思維能力

1. 英文：
（1）具備基本的學術英語閱讀能力；
（2）接觸過英文寫作，有論文寫作經驗者更佳；

 

2. 數學：
（1）基本的導數、線性代數相關知識，最好了解微積分；
（2）喜歡解決與實際相關的數學問題；

 

3. 計算機：
（1）對編程有興趣，數理思維較強，最好有編程經驗，代碼量>2000行；
（2）對數據結構、游戲編程有所了解或很感興趣；
（3）有志于從事機器人學相關的研究或工作。
（4）豐富的機器人學和人工智能領域項目研究經歷；
（5）研究方向：機器人算法

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