# 智能小车中的可信算法

**Repository Path**: tecode04/september-meeting

## Basic Information

- **Project Name**: 智能小车中的可信算法
- **Description**: 智能小车中的可信算法
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2023-09-22
- **Last Updated**: 2023-09-22

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 智能小车中的可信智能算法公开课：规划控制篇

## 实验环境

链接：[https://pan.baidu.com/s/1V8Txpcu1nHRjvqxF-gS-Yw?pwd=2023](https://pan.baidu.com/s/1V8Txpcu1nHRjvqxF-gS-Yw?pwd=2023)
提取码：2023

## 课程介绍

本课程将采取理论与实践结合的方式。理论课程中，深入介绍自动驾驶领域的智能算法，包括基于LiDAR的SLAM算法、基于Navigation Stack的规划控制方案、基于MPC的运动控制算法，以及基于样条采样的Lattice Planner算法，同时还会介绍中间件ROS、智能车辆导航常用的地图类型；实践课程中，将介绍智能小车的硬件结构、传感器搭配方案，在此基础上，将演示多机通讯配置、个人PC控制小车、基于LiDAR的多种SLAM算法，以及基于Navigation Stack的定点导航实验。

课程目的：本课程拟通过上手实践的方式，帮助学员了解智能小车的硬件结构，亲身参与到小车算法的调试过程，例如运行基于LiDAR的SLAM算法、基于Navigation Stack的定点导航方案，有助于学员后期开展算法部署和验证的相关实验。

## 课程大纲

本次课程邀请到了近10位来自国内外高校与研究机构的专家老师。第一天，黄小炜教授首先讲解可靠性评估方法如何应用到强化学习驱动的机器人中；随后，张立军老师可信智能算法课题组将介绍自动驾驶系统的中间件ROS，包括它的基本概念与SLAM导航概述，并介绍Cartographer算法与实验流程；首都师范大学邵振洲研究员将介绍MPC算法在移动机器人中的应用；之后，韩绍航将介绍智能小车中的导航方案，分析ROS Navigation Stack的设计理念，包括全局规划算法与局部规划算法等，陈恒威等人将开展智能小车中不同SLAM算法的对比实验。第二天，牟容慧将介绍如何对强化学习进行鲁棒性验证；此外，张焓韡会介绍对抗鲁棒性在深度学习中的研究；殷乐将会介绍如何基于鲁棒卡尔曼滤波进行室内目标定位和追踪；曾霞将会介绍贝叶斯神经网络控制器的安全验证；李仞珏将介绍自动驾驶算法的模块化框架，同时介绍可用于城市环境巡航的Lattice Planner算法；最后，陈恒威等人将开展基于栅格地图的智能小车定点巡航实验。

## 课程安排

| 课程安排 |                                                          |
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| 2023年9月19日（周二） |                                                          |
| 9:00-9:10      | 开课仪式                                                     |
| 9:10-9:20      | 全体合影                                                     |
| 9:20-9:50      | 专题讲座1：强化学习驱动机器人的可靠性评估和验证                                 |
| 黄小炜            |                                                          |
| 9:50-10:50     | [专题讲座2：ROS基础和SLAM导航概述](./luoyunxiang/class1)             |
| 张立军老师可信智能算法课题组 |                                                          |
| 10:50-11:00    | 实验环节1：基于ROS的多机通讯配置与PC键盘控制                                |
| 陈恒威            |                                                          |
| 11:00-12:00    | 专题讲座3：基于MPC的移动机器人轨迹跟踪控制                                  |
| 邵振洲            |                                                          |
| 12:00-14:30    | 午餐                                                       |
| 14:30-15:30    | [专题讲座4：Cartographer ROS的算法简介与实验流程](./luoyunxiang/class2) |
| 张立军老师可信智能算法课题组 |                                                          |
| 15:30-16:30    | [专题讲座5：基于ROS Navigation Stack的智能小车导航方案](./hanshaohang)   |
| 韩绍航            |                                                          |
| 16:30-17:30    | 实践环节2：智能小车不同SLAM算法实验                                     |
| 陈恒威            |                                                          |
| 2023年9月20日（周三） |                                                          |
| 9:00-10:15     | 专题讲座6：强化学习中的鲁棒性验证                                        |
| 牟容慧            |                                                          |
| 10:15-11:30    | 专题讲座7：深度学习中的对抗鲁棒性                                        |
| 张焓韡            |                                                          |
| 11:30-14:30    | 午餐                                                       |
| 14:30-15:00    | 专题讲座8：基于鲁棒卡尔曼滤波的室内目标定位和追踪                                |
| 殷乐             |                                                          |
| 15:00-15:30    | 专题讲座9：含贝叶斯神经网络控制器的非线性系统验证                                |
| 曾霞             |                                                          |
| 15:30-16:30    | [专题讲座10：自动驾驶仿真平台及规控算法演示](./lirenjue)                     |
| 李仞珏            |                                                          |
| 16:30-17:30    | 实验环节3：基于栅格地图的智能小车定点巡航实验                                  |
| 陈恒威            |                                                          |