汽车学堂在向车企提供数字化人才转型服务方案，向院校专业升级提供解决方案的经验已经8年有余。

我们一直在思考，一位初入职场的ADAS算法工程师需要具备什么样的技能可以满足岗位要求？

具备扎实的基本功，包括控制理论基础，如现代控制理论，经典控制理论等；编程基础，具备C或者是目前广泛使用的基于M语言的开发。

这些还远不够!

还需具备车规级的开发思维，包括汽车软件开发的流程、方法以及工具应用等。

如何在理解理论的基础上，利用车规级开发方法和工具，来应用实践，这才是最重要的。

这要如何实现？

或许你已经具备比较好的编程基础，但是如何建好一个车辆模型或是开发一个具体的ADAS功能，还不知如何下手；或者是有些控制理论基础或方法，面对具体的ADAS功能开发，如何实现算法，如何优化算法，却是一筹莫展。

系统的理论、算法方法学习，结合具体的ADAS功能实战开发，可以让零散的理论、编程、工具汇聚成一套方法论，形成车规级软件开发的能力，来应对岗位的要求。

高强度练习，学习指导，提升学习效率

公开的资料有很多，特点：庞大、零散、不成体系;

没有练习，没有指导，更加没有针对性，自学的最后导向:无法坚持，无法上手!

本次介绍的ADAS控制算法训练营，克服这些问题，我们提供系统的理论知识体系培训，丰富的项目案例演示以及高强度的项目任务实操练习。

针对个人短板，老师会针对性提供查缺补漏的建议和补充学习资料。

实时在线答疑，及时解决学习问题。

班主任也会定时督促大家上课，交付作业，可以克服拖延，高效提升！

项目任务介绍

项目任务1项目任务2

笛卡尔坐标系下的车辆二自由度模型建模，根据给定条件利用simulink对系统进行参数辨识、进行系统可控性、可观性、稳定性分析，并对模型进行求解。

基于车辆动力学模型，设计状态观测器、反馈控制器，进行simulink闭环仿真，并对状态反馈与输出反馈的仿真结果进行对比分析

项目任务3项目任务4

基于车辆动力学模型，模拟传感器测量噪声并进行低通滤波仿真；利用KF滤波器实现车辆模型的状态估计；利用二次规划算法实现融合，进而估计车辆横向行驶曲率

基于车辆动力学仿真模型，建立LQR控制器并进行QR矩阵的调试，实现车辆二自由度的闭环仿真，并将仿真结果与极点配置法、PID反馈控制仿真进行对比

项目任务5项目任务6

对给定实测传感器数据设计KF跟踪器，利用欧氏距离法进行数据关联，并利用凸联合实现多传感器数据融合，并进行仿真

建立换道路径规划算法，利用横向加速度对车辆换道过程的安全性进行判断，并基于不同的车速和换道时间数据进行车辆换道仿真并对比分析

项目任务7项目任务8

基于多传感器融合的结果，计算期望加速度，基于LQR求解ACC控制器增益，实现ACC系统闭环仿真

Frenet坐标系下车辆二自由度模型建模，根据给定实车试验数据求解方向盘转角，基于LQR求解LKA控制器增益，实现LKA系统闭环仿真

项目任务9项目任务10

基于车辆纵向行驶动力学估计道路附着，进而建立车辆安全跟车模型；根据预测的车辆行驶轨迹，筛选出最危险的障碍物目标并计算TTC判断碰撞风险，针对危险目标采取分级制动策略。

首先进行制动和转向避障决策，利用五次多项式进行换道路径规划和速度规划，并采用二次规划算法进行实时求解，然后基于车辆动力学方程实现车辆换道轨迹的跟踪控制。

部分作业演示

部分作业讲解演示

课程大纲

自学课：

课程1：建立车辆动力学模型

• 状态空间模型

• 系统辨识

• 系统可控性、可观性

• 四阶龙格库塔法

课程2：基于动力学模型设计状态观测器、反馈控制器

• 前馈控制与反馈控制

• 状态反馈控制

• 隆伯格观测器

• 极点配置法

• 输出反馈控制

直播课:

直播1：基于QP估计车辆横向行驶曲率

• 滤波问题

• 卡尔曼滤波

• 二次规划（QP）

• 基于QP的纵向行驶曲率估计

直播2：基于动力学模型设计LQR控制器

• 最优控制

• LQR控制

• MPC控制

直播3：基于KF的多传感器融合与多目标跟踪

• 卡尔曼滤波

• 运动模型

• 数据关联

• 多目标跟踪

• 多传感器融合

直播4：换道行为决策与路径规划方法

• KKT原理

• 换道行为决策与路径规划

• 换道/弯道安全车速

• 弯道速度规划

• 换道距离和换道时间规划

直播5：设计ACC控制器并实现闭环仿真

• 纵向行驶方程

• ACC系统建模

• 动态限速

• 切入与切出

• 动力学控制

直播6：设计LKA控制器并实现闭环仿真

• 横向动力学模型

• LKA系统建模

• 前馈与反馈

• 预瞄控制

• 动力学控制

直播7：设计AEB控制器并实现闭环仿真

• 道路附着估计

• 安全跟车距离

• TTC计算

• 危险目标筛选

• 紧急制动控制

直播8：设计ELC控制器并实现闭环仿真

• 换道决策

• 换道路径规划

• 速度规划

• 二次规划算法求解

• 横纵向控制

课程收益

• 在笛卡尔坐标系、Frenet坐标系下建立车辆模型的方法；

• 对所构建的控制系统进行参数辨识及特性分析；

• 系统状态观测器、控制器的设计方法；

• 低通滤波、卡尔曼滤波、二次规划等算法的应用；

• 最优控制、LQR、MPC控制；

• KKT原理、换道决策与路径规划、弯道速度规划；

• ACC、LKA、AEB、ELC系统架构及控制系统仿真设计。

主讲老师

刘丛志老师，清华大学博士

研究方向为智能驾驶汽车动力学控制与优化、网联汽车及新能源汽车智能控制。以核心技术人员参与国家横纵向科研项目10余项，于IEEE TIE、TITS等期刊发表论文20余篇 发明专利和实用型专利权10余项。

曾任业内某汽车技术服务公式首席技术专家、开发部长，具有丰富一线实战开发经验。

咨询报名

开班时间：8月1日

课程形式：在线直播授课

上课地点:班级群集中线上上课

联系人:汽车学堂堂主

近期开班

• 动力电池BMS软件开发训练营

• 新能源汽车VCU软件开发训练营

• L4级自动驾驶路径规划算法训练营

• 自动驾驶之ADAS控制算法训练营

• 汽车网络安全合规测试训练营