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。
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
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