自動駕駛核心：人工智能如何讓自動駕駛更安全？ Safe Autonomous Driving

人工智能/機器人/自動駕駛

課題背景

自動駕駛汽車（Autonomous vehicles；Self-driving automobile ）又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車、或輪式移動機器人，是一種通過電腦系統(tǒng)實現(xiàn)無人駕駛的智能汽車。在20世紀已有數(shù)十年的歷史，21世紀初呈現(xiàn)出接近實用化的趨勢。自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。汽車自動駕駛技術包括視頻攝像頭、雷達傳感器以及激光測距器來了解周圍的交通狀況，并通過一個詳盡的地圖(通過有人駕駛汽車采集的地圖)對前方的道路進行導航。這一切都通過谷歌的數(shù)據(jù)中心來實現(xiàn)，谷歌的數(shù)據(jù)中心能處理汽車收集的有關周圍地形的大量信息。就這點而言，自動駕駛汽車相當于谷歌數(shù)據(jù)中心的遙控汽車或者智能汽車.。汽車自動駕駛技術物聯(lián)網技術應用之一。

課題內容

本課程將討論能夠在不同環(huán)境中的安全和高效自動駕駛的計劃和控制技術學生將學習設計規(guī)劃和控制方法，以使仿真車輛在虛擬Python環(huán)境中安全駕駛。在這節(jié)課中，我們將討論如何在不同的環(huán)境下設計不同的駕駛策略，包括非結構化環(huán)境，如停車場，結構化環(huán)境，如城市道路和高速公路，以及半結構化環(huán)境，如十字路口。此外，我們將分析可能面臨的挑戰(zhàn)，以及討論如何應對這些挑戰(zhàn)。

適合人群

 對人工智能、自動駕駛感興趣的高中生、本科生 

修讀計算機、編程、信息工程等專業(yè)，以及未來希望在機器學習、算法、汽車等領域從業(yè)的學生 

具備一定微積分、線性代數(shù)、以及編程基礎的學生優(yōu)先

教授介紹

卡內基梅隆大學機械工程系教授

卡內基梅隆智能控制實驗室負責人

Designing Robot Behavior in Human-Robot Interactions 第一作者

Designing the robot behavior for safe human-robot interactions第一作者

獲得專利：System and Method for Planning a Vehicle Path, 規(guī)劃車輛路徑的系統(tǒng)和方法

課程安排與收獲

10周在線小組科研（總計72課時）

網申推薦信

學術評估報告

項目成績單

論文成果

* 課時包含：導師課程36課時+助教課程30課時+寫作課程6課時，不包含先修課課時
* 完成研究后滿足學術條件和教授要求可獲得推薦信，教授將嚴格按照學生實際表現(xiàn)對學生進行客觀評價。