ICRA 頂會大佬｜從A*到MPC：拆解機器人自主路徑規劃的落地關鍵

機器人感知到周圍的墻壁、桌椅，甚至動態的行人后，該如何精準判斷下一步邁向哪里？答案藏在 “運動規劃” 里 —— 這是機器人導航決策的核心。它就像機器人的 “大腦導航儀”，連接感知與行動，決定著從起點到目標的最優路徑，也是自主移動機器人落地的關鍵技術之一。

（ 自主機器人完整模塊示意圖）

目前移動機器人的主流規劃算法包括A*, Dijkstra, RRT, MPC等。網絡上有比較多的博客介紹這些算法的大概思路，但理論講解與C++代碼實現結合的內容少之又少。

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，共同研發了《移動機器人運動規劃》課程。本課程是講解運動規劃的中文課程，本著實用為本的原則，幫助學員搭建完整的運動規劃知識體系，掌握最實用的Planning算法，具備實現任意主流Planning算法，并部署在機器人上的能力！

課程將以一個Project收尾，完整串聯路徑規劃與軌跡優化兩大核心模塊，幫助大家系統掌握移動機器人規劃系統的開發能力。

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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，博士生導師

FAST實驗室副主任、技術負責人、FAR課題組負責人

浙大湖州研究院-集群機器人自主導航研究中心PI，智能無人系統協同導航控制技術聯合實驗室主任。他的研究方向包括空中機器人、集群機器人、運動規劃、環境感知、SLAM等。近年在Science Robotics, IEEE TRO, JFR, IEEE RAL, ICRA，IROS，ISRR，ISER等機器人領域知名期刊會議發表論文60余篇；發表Science Robotics封面論文并被國內外媒體如光明日報，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青年創新獎等、國際空中機器人大賽冠軍、RoboMaster高校人工智能挑戰賽亞軍等榮譽。

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