规划控制是自动驾驶的核心模块之一。它的主要作用是：无人车在感知到周边环境的基础上，结合车辆自身的目的地、当前位置以及地图信息，对车辆自身做出最合理的决策动作。决策后，车辆会规划一条新的轨迹，通过方向盘、油门或者刹车等控制车辆沿着该轨迹行驶。
根据上游决策的结果，运动规划模块实时输出舒适安全的轨迹信息以及速度、加速度和方向盘转角信息，交由控制模块执行。
（自动驾驶控制规划过程）
近期，我们梳理了20多家行业内主流企业规划控制岗位的核心考查知识点。希望对大家有帮助，目前参考的企业有：百度、小马智行、元戎启行、比亚迪、小鹏汽车、高仙机器人等。以下是岗位技能知识点总结：
（1）C++编程；
（2）基础的规划算法(A*, RRT*, Lattice based, MPC, POMDP等）；
（3）参数化曲线构造(多项式、贝塞尔、样条曲线)；
（4）数值优化常用方法。
目前，规控方向的人才需求巨大，越来越多的本科生和研究生迫切希望学习相关内容。但他们在找相关资料恶补和学习的过程中发现，相较于国外，在国内依靠知乎、博客很难找到合适且全面的学习资料，学习中更是陷入自闭......
虽然有一定的编程基础，但也仅限于复现课本上的代码；
即使学了高等数学、线性代数、概率论和离散数学，却很少主动能应用在算法推导上；
学习过一些经典的机器人规划算法，例如A*、RRT等，但不知道如何改进或者优化；
读了很多英文文献，但对于论文介绍的算法也是一知半解，收获甚少；
跑过ROS的导航框架，但除了使用现有的功能包，不知道如何解决新出现的问题；
更多停留在理论，算法很难进行落地应用；
系统学习运动规划，掌握前沿、实用的规划算法咋这么难啊！
为帮助大家摆脱系统学习难的困境，深蓝学院联合浙江大学Fast-Lab实验室高飞老师团队共同打磨 Motion Planning for Mobile Robots在线教程。帮助大家系统学习实用性强的算法同时，具备设计实现自己的局部规划器，及将所学知识进行工程实现的能力。
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讲师团队
课程由浙江大学Fast-Lab实验室高飞老师团队主讲。
高飞/领讲老师
浙江大学控制学院研究员，博导
FAST实验室技术负责人，香港科技大学博士。研究兴趣包括空中无人机、自主导航、运动规划小环境感知、应用优化算法、视觉定位等。以第一或通讯作者身份在TRO, JFR, ICRA, IROS, ISRR, ISER等机器人领域TOP期刊会议发表论文30余篇，研究成果被《科学(Science)》网站首页、IEEE Spectrum等权威媒体报道。曾获IEEE TRO 2020年最佳论文荣誉奖及IEEE SSRR2016最佳论文奖、香港科技大学工学院2018最佳博士生奖、国际空中机器人大赛(IARC)第一名等荣誉。
科学系统的学习内容
你将收获
1. 学习在复杂环境下让机器人自主高效地寻找路径，并生成机器人实际可以运动的安全轨迹和控制指令的方法；
2. 机器人处于不同场景时，熟悉采用哪种Planning方法；
3. 具备实现任意主流Planning算法，并部署在机器人上的能力，告别无脑调包；
4. 具备在企业从事相关领域研发的能力，掌握冲击机器人顶会的一些方法。
还能收获
1. 优质的学习圈子
伙伴们大多是来自985、211及海外院校硕博，在这里大家一起学习、进行讨论与研究。独一无二的优质圈子将是你未来学习与就业的宝贵资源。
（学员院校展示）
2. 企业认可的证书
学完课程后将有机会收获优秀学员证书、毕业证书，为你的简历加分添彩。
课程服务
1. 三师助力
讲师&助教及时答疑解惑，班主任全程带班督学，帮你克服拖延，不断进步。
2. 定期班会
助教会对作业进行1V1讲评和指导；在班会中，学习更多技巧；在交流中收获更多思路。
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