自动驾驶、机器人、无人机等各类自主移动机器人，虽应用载体、作业环境截然不同，却共享着一个共性核心智能模块——运动规划。作为机器人的 “决策大脑”，它衔接感知与控制环节，以环境信息为输入，计算输出含位置、速度等维度的完整时空轨迹，核心保障机器人任务执行的安全、高效与完备。

（机器人算法模块示意图）

但运动规划的算法体系纷繁庞杂，从经典的A*、Dijkstra、RRT算法，到前沿的模型预测控制（MPC）方法，知识点多且散。不少学习者深陷理论碎片化的困境，更面临理论学习与工程实践严重脱节的问题，难以搭建起系统化的知识框架，也无法将所学算法真正落地应用到实际的机器人平台中。

为了方便大家学习，深蓝学院特别邀请了浙江大学控制学院副研究员高飞老师团队，共同研发了《移动机器人运动规划》课程。本课程兼顾学术前沿与工程实践，帮助学员构建完整的规划知识体系，掌握主流算法从原理到部署的全链路能力。

课程将以一个Project收尾，完整串联路径规划与轨迹优化两大核心模块，帮助大家系统掌握移动机器人规划系统的开发能力。

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主讲老师

高飞老师

浙江大学控制科学与工程学院长聘副教授，博士生导师

FAST实验室副主任、技术负责人、FAR课题组负责人

浙大湖州研究院-集群机器人自主导航研究中心PI，智能无人系统协同导航控制技术联合实验室主任。他的研究方向包括空中机器人、集群机器人、运动规划、环境感知、SLAM等。近年在Science Robotics, IEEE TRO, JFR, IEEE RAL, ICRA，IROS，ISRR，ISER等机器人领域知名期刊会议发表论文60余篇；发表Science Robotics封面论文并被国内外媒体如光明日报，新华社、AAAS、泰晤士报广泛报道；曾获得IEEE TRO 2020“傅京孙”最佳论文荣誉奖、IEEE/RSJ IROS 2021最佳应用论文奖提名、IEEE SSRR 2016最佳论文奖、浙江大学信息学部2021青年创新奖等、国际空中机器人大赛冠军、RoboMaster高校人工智能挑战赛亚军等荣誉。

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