人工智能专业主要学什么 就业方向有哪些

在填报高考志愿时，有小伙伴比较关心人工智能专业有哪些就业方向下面是由本站编辑为大家整理的“人工智能专业主要学什么 就业方向有哪些”。

人工智能专业要学哪些课程

数学基础课程：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析等。

算法基础课程：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等，还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM。

人工智能是一个综合学科，人工智能专业的主要领域是：机器学习、人工智能导论、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

人工智能专业的就业方向

1、算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。

2、程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。

3、人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发;相关组件的运维工具系统的开发与建设;提供大数据与AI云产品客户支持。

4、智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。

5、AI硬件专家。AI 领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建 AI 硬件(如 GPU 芯片)的工业 *** 作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。

人工智能专业的就业前景

人工智能是一个快速发展的领域，现在及未来对人才的需求量很大。和其他技术岗位相比，人工智能的人才少，竞争低，工资相对高。所以现在是进入人工智能领域的好时机。人工智能是目前最受互联网界和市场关注的新技术。全球主要互联网企业均在向人工智能方向转型，并大幅增加相关科研、技术和产业应用布局方面的投入。

人工智能将大幅改善依赖劳动力创造的劳动密集型、简单重复性的传统经济运行模式，并依托此经济模式构建万物互联、智能协同的产业体系，打造国际领先的智能社会。人工智能将实现提升效率、降低成本的发展。

人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。

作为算法工程师，除了精通计算机编程相关知识，精通使用MATLAB等仿真工具外，还必须了解业务背景。例如，人工智能算法工程师、交通算法工程师、图像处理算法工程师等需要熟悉公司的业务。有一定的商务学习能力。

通用互联网公司的算法工程师主要涉及以下领域：推荐算法和同通滤波算法，音频处理，图像处理，深度学习和AI算法，SLAM，VR，AR领域，传统算法等。具体如下：

1、推荐算法和共通滤波算法。这些工程师主要是解决电子商务或转换相关问题的工程师。这些工程师需要掌握的是特征工程、主成分分析、统计数据、贝叶斯概率、决策树(GBDT/XGBOOST)、 Logistic回归、协作过滤等围绕与变换概率有关的知识系统。

2、语音信号处理(例如环路噪声抑制)通常用于语音聊天和语音识别的前端检测。像这些做智能扬声器的公司现在需要做的或多或少。

3、图像处理，尤其是基于OpenCV的图像处理算法，一般产品做美容，滤镜或其他特别喜欢招募此人的人，在过去的一两年中有被深度学习替代的趋势。 Google发布了arccore，因此许多小型公司也可以生产一些非常好的应用程序。

4、 SLAM，专注于机器人定位和导航，例如无人驾驶汽车，扫地机器人。

5、 VR和AR领域，包括视频跟踪，SLAM，光线跟踪，几何投影等，实际上是一个综合领域。

优秀的人往往也有一个强大的内心，无论别人如何看待自己，都坚信自己是优秀的，并愿意为了进步不断努力。我认为作为一个算法工程师也是需要不断学习，不断给自己充电，让自己变得更优秀。以上是小编为大家编写的算法工程师的相关知识，希望对大家有帮助!

自动驾驶车，是一种无须人工干预而能够感知其周边环境和导航的车辆。它利用了包括雷达、激光、超声波、GPS、里程计、计算机视觉等多种技术来感知其周边环境，通过先进的计算和控制系统，来识别障碍物和各种标识牌，规划合适的路径来控制车辆行驶。

美国汽车工程师协会（SAE，Society of Automotive Engineers），则将自动驾驶划分为 0~5 共六级。

Level 0：无自动化（No Automation）

没有任何自动驾驶功能或技术，人类驾驶员对汽车所有功能拥有绝对控制权。驾驶员需要负责转向、加速、制动和观察道路状况。任何驾驶辅助技术，例如现有的前向碰撞预警、车道偏离预警，以及自动雨刷和自动前灯控制等，虽然有一定的智能化，但是仍需要人来控制车辆，所以都仍属于 Level 0。

Level 1：驾驶辅助（Driver Assistance）

驾驶员仍然对行车安全负责，不过可以授权部分控制权给系统管理，某些功能可以自动进行，比如常见的自适应巡航（Adaptive Cruise Control，ACC）、应急刹车辅助（Emergency Brake Assist，EBA）和车道保持（Lane-Keep Support，LKS）。Level 1 的特点是只有单一功能，驾驶员无法做到手和脚同时不 *** 控。

Level 2：部分自动化（Partial Automation）

人类驾驶员和汽车来分享控制权，驾驶员在某些预设环境下可以不 *** 作汽车，即手脚同时离开控制，但驾驶员仍需要随时待命，对驾驶安全负责，并随时准备在短时间内接管汽车驾驶权。比如结合了 ACC 和 LKS 形成的跟车功能。Level 2 的核心不在于要有两个以上的功能，而在于驾驶员可以不再作为主要 *** 作者。

Level 3：有条件自动化（Conditional Automation）

在有限情况下实现自动控制，比如在预设的路段（如高速和人流较少的城市路段），汽车自动驾驶可以完全负责整个车辆的 *** 控，但是当遇到紧急情况，驾驶员仍需要在某些时候接管汽车，但有足够的预警时间，如即将进入修路的路段（Road work ahead）。Level 3 将解放驾驶员，即对行车安全不再负责，不必监视道路状况。

Level 4：高度自动化（High Automation）

自动驾驶在特定的道路条件下可以高度自动化，比如封闭的园区、高速公路、城市道路或固定的行车线路等，这这些受限的条件下，人类驾驶员可以全程不用干预。

Level 5：完全自动化（Full Automation）

对行车环境不加限制，可以自动地应对各种复杂的交通状况和道路环境等，在无须人协助的情况下由出发地驶向目的地，仅需起点和终点信息，汽车将全程负责行车安全，并完全不依赖驾驶员干涉，且不受特定道路的限制。

注释：DDT(Dynamic driving task):动态驾驶任务，指汽车在道路上行驶所需的所有实时 *** 作和策略上的功能，不包括行程安排、目的地和途径地的选择等战略上的功能。

无人驾驶系统的核心可以概述为三个部分：感知（Perception），规划（Planning）和控制（Control），这些部分的交互以及其与车辆硬件、其他车辆的交互可以用下图表示：

感知是指无人驾驶系统从环境中收集信息并从中提取相关知识的能力。其中，环境感知（Environmental Perception）特指对于环境的场景理解能力，例如障碍物的位置，道路标志/标记的检测，行人车辆的检测等数据的语义分类。 一般来说，定位（Localization）也是感知的一部分，定位是无人车确定其相对于环境的位置的能力。

为了确保无人车对环境的理解和把握，无人驾驶系统的环境感知部分通常需要获取周围环境的大量信息，具体来说包括：障碍物的位置，速度以及可能的行为，可行驶的区域，交通规则等等。无人车通常是通过融合激光雷达（Lidar），相机（Camera），毫米波雷达（Millimeter Wave Radar）等多种传感器的数据来获取这些信息。

车载雷达传感器功能及优缺点各有不同，相关比较如下表所示：

激光雷达 是一类使用激光进行探测和测距的设备，它能够每秒钟向环境发送数百万光脉冲，它的内部是一种旋转的结构，这使得激光雷达能够实时的建立起周围环境的3维地图。

通常来说，激光雷达以10Hz左右的速度对周围环境进行旋转扫描，其扫描一次的结果为密集的点构成的3维图，每个点具备（x,y,z）信息，这个图被称为点云图（Point Cloud Graph），如下图所示，是使用Velodyne VLP-32c激光雷达建立的一个点云地图：

激光雷达因其可靠性目前仍是无人驾驶系统中最重要的传感器，然而，在现实使用中，激光雷达并不是完美的，往往存在点云过于稀疏，甚至丢失部分点的问题，对于不规则的物体表面，使用激光雷达很难辨别其模式，另一个比较大的挑战是一个比较大的挑战是激光雷达感知范围比较近，感知范围平均在 150m 左右，这取决于环境和障碍物的不同。激光雷达在角分辨度上也远远不及照相机。激光雷达对环境的敏感度也是比较大的，例如雨天中，车辆行驶中溅起来的水花，在激光雷达上都是有噪点的。

毫米波雷达 通过发射电磁波并通过检测回波来探测目标的有无、距离、速度和方位。由于毫米波雷达技术相对成熟，成本较低，并且在不良天气下表现良好，因此成为感知设备中重要的一环。但由于其分辨率较低，因此不能作为激光雷达的替代品，而是激光雷达的重要补充设备。

摄像机 根据镜头和布置方式的不同主要有以下四种：单目摄像机、双目摄像机、三目摄像机和环视摄像机。

单目摄像机 模组只包含一个摄像机和一个镜头。由于很多图像算法的研究都是基于单目摄像机开发的，因此相对于其他类别的摄像机，单目摄像机的算法成熟度更高。但是单目有着两个先天的缺陷。一是它的视野完全取决于镜头。焦距短的镜头，视野广，但缺失远处的信息。反之亦然。因此单目摄像机一般选用适中焦距的镜头。二是单目测距的精度较低。摄像机的成像图是透视图，即越远的物体成像越小。近处的物体，需要用几百甚至上千个像素点描述；而处于远处的同一物体，可能只需要几个像素点即可描述出来。这种特性会导致，越远的地方，一个像素点代表的距离越大，因此对单目来说物体越远，测距的精度越低。

双目摄像机 由于单目测距存在缺陷，双目摄像机应运而生。相近的两个摄像机拍摄物体时，会得到同一物体在摄像机的成像平面的像素偏移量。有了像素偏移量、相机焦距和两个摄像机的实际距离这些信息，根据数学换算即可得到物体的距离。虽然双目能得到较高精度的测距结果和提供图像分割的能力，但是它与单目一样，镜头的视野完全依赖于镜头。而且双目测距原理对两个镜头的安装位置和距离要求较多，这就会给相机的标定带来麻烦。

三目摄像机 由于单目和双目都存在某些缺陷，因此广泛应用于无人驾驶的摄像机方案为三目摄像机。三目摄像机其实就是三个不同焦距单目摄像机的组合。根据焦距不同，每个摄像机所感知的范围也不尽相同。对摄像机来说，感知的范围要么损失视野，要么损失距离。三目摄像机能较好地弥补感知范围的问题。因此在业界被广泛应用。正是由于三目摄像机每个相机的视野不同，因此近处的测距交给宽视野摄像头，中距离的测距交给主视野摄像头，更远的测距交给窄视野摄像头。这样一来每个摄像机都能发挥其最大优势。三目的缺点是需要同时标定三个摄像机，因而工作量更大。其次软件部分需要关联三个摄像机的数据，对算法要求也很高。

环视摄像机， 之前提到的三款摄像机它们所用的镜头都是非鱼眼的，环视摄像机的镜头是鱼眼镜头，而且安装位置是朝向地面的。某些高配车型上会有“360°全景显示”功能，所用到的就是环视摄像机。安装于车辆前方、车辆左右后视镜下和车辆后方的四个鱼眼镜头采集图像，鱼眼摄像机为了获取足够大的视野，代价是图像的畸变严重。环视摄像机的感知范围并不大，主要用于车身5~10米内的障碍物检测、自主泊车时的库位线识别等。

为了理解点云信息，通常来说，我们对点云数据进行两步 *** 作：分割（Segmentation）和分类（Classification）。其中，分割是为了将点云图中离散的点聚类成若干个整体，而分类则是区分出这些整体属于哪一个类别（比如说行人，车辆以及障碍物）。分割算法可以被分类如下几类：

在完成了点云的目标分割以后，分割出来的目标需要被正确的分类，在这个环节，一般使用机器学习中的分类算法，如支持向量机（Support Vector Machine，SVM）对聚类的特征进行分类，最近几年由于深度学习的发展，业界开始使用特别设计的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对三维的点云聚类进行分类。

实践中不论是提取特征-SVM的方法还是原始点云-CNN的方法，由于激光雷达点云本身解析度低的原因，对于反射点稀疏的目标（比如说行人），基于点云的分类并不可靠，所以在实践中，我们往往融合雷达和相机传感器，利用相机的高分辨率来对目标进行分类，利用Lidar的可靠性对障碍物检测和测距，融合两者的优点完成环境感知。

无人驾驶系统中，我们通常使用图像视觉来完成道路的检测和道路上目标的检测。道路的检测包含对道路线的检测（Lane Detection），可行驶区域的检测（Drivable Area Detection）；道路上路标的检测包含对其他车辆的检测（Vehicle Detection），行人检测（Pedestrian Detection），交通标志和信号的检测（Traffic Sign Detection）等所有交通参与者的检测和分类。

车道线的检测涉及两个方面： 第一是识别出车道线，对于弯曲的车道线，能够计算出其曲率，第二是确定车辆自身相对于车道线的偏移（即无人车自身在车道线的哪个位置） 。一种方法是抽取一些车道的特征，包括边缘特征（通常是求梯度，如索贝尔算子），车道线的颜色特征等，使用多项式拟合我们认为可能是车道线的像素，然后基于多项式以及当前相机在车上挂载的位置确定前方车道线的曲率和车辆相对于车道的偏离。

可行驶区域的检测目前的一种做法是采用深度神经网络直接对场景进行分割，即通过训练一个逐像素分类的深度神经网络，完成对图像中可行驶区域的切割。

交通参与者的检测和分类目前主要依赖于深度学习模型，常用的模型包括两类：

传感器层将数据以一帧帧、固定频率发送给下游，但下游是无法拿每帧的数据去进行决策或者融合的。因为传感器的状态不是100%有效的，如果仅根据某一帧的信号去判定前方是否有障碍物(有可能是传感器误检了)，对下游决策来说是极不负责任的。因此上游需要对信息做预处理，以保证车辆前方的障得物在时间维度上是一直存在的， 而不是一闪而过。

这里就会使用到智能驾驶领域经常使用到的一个算法 卡尔曼滤波。

卡尔曼滤波（Kalman filter） 是一种高效率的递归滤波器（自回归滤波器），它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波会根据各测量量在不同时间下的值，考虑各时间下的联合分布，再产生对未知变数的估计，因此会比只以单一测量量为基础的估计方式要准。

卡尔曼滤波在技术领域有许多的应用。常见的有飞机及太空船的导引、导航及控制。卡尔曼滤波也广为使用在时间序列的分析中，例如信号处理及计量经济学中。卡尔曼滤波也是机器人运动规划及控制的重要主题之一，有时也包括在轨迹最佳化。卡尔曼滤波也用在中轴神经系统运动控制的建模中。因为从给与运动命令到收到感觉神经的回授之间有时间差，使用卡尔曼滤波有助于建立符合实际的系统，估计运动系统的目前状态，并且更新命令。

信息融合是指把相同属性的信息进行多合一 *** 作。

比如摄像机检测到了车辆正前方有一个障碍物，毫米波也检测到车辆前方有一个障碍物，激光雷达也检测到前方有一个障碍物，而实际上前方只有一个障碍物，所以我们要做的是把多传感器下这辆车的信息进行一次融合，以此告诉下游，前面有辆车，而不是三辆车。

坐标转换在自动驾驶领域十分重要。

传感器是安装在不同地方的比如超声波雷达(假如当车辆右方有一个障碍物，距离这个超声波雷达有3米，那么我们就认为这个障碍物距离车有3米吗并不一定，因为决策控制层做车辆运动规划时，是在车体坐标系下做的(车体坐标系-般以后轴中心为O点)所以最终所有传感器的信息，都是需要转移到自车坐标系下的。因此感知层拿到3m的障碍物位置信息后，必须将该章碍物的位置信息转移到自车坐标系下，才能供规划决策使用。 同理，摄像机一般安装在挡风玻璃下面，拿到的数据也是基于摄像机坐标系的，给下游的数据，同样需要转换到自车坐标系下。

在无人车感知层面，定位的重要性不言而喻，无人车需要知道自己相对于环境的一个确切位置，这里的定位不能存在超过10cm的误差，试想一下，如果我们的无人车定位误差在30厘米，那么这将是一辆非常危险的无人车（无论是对行人还是乘客而言），因为无人驾驶的规划和执行层并不知道它存在30厘米的误差，它们仍然按照定位精准的前提来做出决策和控制，那么对某些情况作出的决策就是错的，从而造成事故。由此可见，无人车需要高精度的定位。

目前使用最广泛的无人车定位方法当属融合 全球定位系统（Global Positioning System，GPS）和惯性导航系统（Inertial Navigation System）定位方法 ，其中，GPS的定位精度在数十米到厘米级别之间，高精度的GPS传感器价格也就相对昂贵。融合GPS/IMU的定位方法在GPS信号缺失，微弱的情况下无法做到高精度定位，如地下停车场，周围均为高楼的市区等，因此只能适用于部分场景的无人驾驶任务。

地图辅助类定位算法是另一类广泛使用的无人车定位算法， 同步定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM） 是这类算法的代表，SLAM的目标即构建地图的同时使用该地图进行定位，SLAM通过利用已经观测到的环境特征确定当前车辆的位置以及当前观测特征的位置。这是一个利用以往的先验和当前的观测来估计当前位置的过程，实践上我们通常使用贝叶斯滤波器（Bayesian filter）来完成，具体来说包括卡尔曼滤波（Kalman Filter），扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter）以及粒子滤波（Particle Filter）。SLAM虽然是机器人定位领域的研究热点，但是在实际无人车开发过程中使用SLAM定位却存在问题，不同于机器人，无人车的运动是长距离的，大开放环境的。在长距离的运动中，随着距离的增大，SLAM定位的偏差也会逐渐增大，从而造成定位失败。

在实践中，一种有效的无人车定位方法是改变原来SLAM中的扫描匹配类算法，具体来说，我们不再在定位的同时制图，而是事先使用传感器如激光雷达对区域构建点云地图，通过程序和人工的处理将一部分“语义”添加到地图中（例如车道线的具体标注，路网，红绿灯的位置，当前路段的交通规则等等），这个包含了语义的地图就是我们无人驾驶车的 高精度地图（HD Map） 。实际定位的时候，使用当前激光雷达的扫描和事先构建的高精度地图进行点云匹配，确定我们的无人车在地图中的具体位置，这类方法被统称为扫描匹配方法（Scan Matching），扫描匹配方法最常见的是迭代最近点法（Iterative Closest Point ，ICP），该方法基于当前扫描和目标扫描的距离度量来完成点云配准。

除此以外， 正态分布变换（Normal Distributions Transform，NDT） 也是进行点云配准的常用方法，它基于点云特征直方图来实现配准。基于点云配准的定位方法也能实现10厘米以内的定位精度。虽然点云配准能够给出无人车相对于地图的全局定位，但是这类方法过于依赖事先构建的高精度地图，并且在开放的路段下仍然需要配合GPS定位使用，在场景相对单一的路段（如高速公路），使用GPS加点云匹配的方法相对来说成本过高。

拓展阅读： L4 自动驾驶中感知系统遇到的挑战及解决方案

浅析自动驾驶的重要一环：感知系统发展现状与方向

无人车的规划模块分为三层设计：任务规划，行为规划和动作规划，其中，任务规划通常也被称为路径规划或者路由规划（Route Planning），其负责相对顶层的路径规划，例如起点到终点的路径选择。 我们可以把我们当前的道路系统处理成有向网络图（Directed Graph Network），这个有向网络图能够表示道路和道路之间的连接情况，通行规则，道路的路宽等各种信息，其本质上就是我们前面的定位小节中提到的高精度地图的“语义”部分，这个有向网络图被称为路网图（Route Network Graph），如下图所示：

这样的路网图中的每一个有向边都是带权重的，那么，无人车的路径规划问题，就变成了在路网图中，为了让车辆达到某个目标（通常来说是从A地到B地），基于某种方法选取最优（即损失最小）的路径的过程，那么问题就变成了一个有向图搜索问题，传统的算法如迪科斯彻算法（Dijkstra’s Algorithm）和A 算法（A Algorithm）主要用于计算离散图的最优路径搜索，被用于搜索路网图中损失最小的路径。

行为规划有时也被称为决策制定（Decision Maker），主要的任务是按照任务规划的目标和当前的局部情况（其他的车辆和行人的位置和行为，当前的交通规则等），作出下一步无人车应该执行的决策，可以把这一层理解为车辆的副驾驶，他依据目标和当前的交通情况指挥驾驶员是跟车还是超车，是停车等行人通过还是绕过行人等等。

行为规划的一种方法是使用包含大量动作短语的复杂有限状态机（Finite State Machine，FSM）来实现，有限状态机从一个基础状态出发，将根据不同的驾驶场景跳转到不同的动作状态，将动作短语传递给下层的动作规划层，下图是一个简单的有限状态机：

如上图所示，每个状态都是对车辆动作的决策，状态和状态之间存在一定的跳转条件，某些状态可以自循环（比如上图中的循迹状态和等待状态）。虽然是目前无人车上采用的主流行为决策方法，有限状态机仍然存在着很大的局限性：首先，要实现复杂的行为决策，需要人工设计大量的状态；车辆有可能陷入有限状态机没有考虑过的状态；如果有限状态机没有设计死锁保护，车辆甚至可能陷入某种死锁。

通过规划一系列的动作以达到某种目的（比如说规避障碍物）的处理过程被称为动作规划。通常来说，考量动作规划算法的性能通常使用两个指标：计算效率（Computational Efficiency）和完整性（Completeness），所谓计算效率，即完成一次动作规划的处理效率，动作规划算法的计算效率在很大程度上取决于配置空间（Configuration Space），如果一个动作规划算法能够在问题有解的情况下在有限时间内返回一个解，并且能够在无解的情况下返回无解，那么我们称该动作规划算法是完整的。

配置空间：一个定义了机器人所有可能配置的集合，它定义了机器人所能够运动的维度，最简单的二维离散问题，那么配置空间就是[x, y]，无人车的配置空间可以非常复杂，这取决于所使用的运动规划算法。

在引入了配置空间的概念以后，那么无人车的动作规划就变成了：在给定一个初始配置（Start Configuration），一个目标配置（Goal Configuration）以及若干的约束条件（Constraint）的情况下，在配置空间中找出一系列的动作到达目标配置，这些动作的执行结果就是将无人车从初始配置转移至目标配置，同时满足约束条件。在无人车这个应用场景中，初始配置通常是无人车的当前状态（当前的位置，速度和角速度等），目标配置则来源于动作规划的上一层——行为规划层，而约束条件则是车辆的运动限制（最大转角幅度，最大加速度等）。显然，在高维度的配置空间来动作规划的计算量是非常巨大的，为了确保规划算法的完整性，我们不得不搜索几乎所有的可能路径，这就形成了连续动作规划中的“维度灾难”问题。目前动作规划中解决该问题的核心理念是将连续空间模型转换成离散模型，具体的方法可以归纳为两类：组合规划方法（Combinatorial Planning）和基于采样的规划方法（Sampling-Based Planning）。

运动规划的组合方法通过连续的配置空间找到路径，而无需借助近似值。由于这个属性，它们可以被称为精确算法。组合方法通过对规划问题建立离散表示来找到完整的解，如在Darpa城市挑战赛（Darpa Urban Challenge）中，CMU的无人车BOSS所使用的动作规划算法，他们首先使用路径规划器生成备选的路径和目标点（这些路径和目标点事融合动力学可达的），然后通过优化算法选择最优的路径。另一种离散化的方法是网格分解方法（Grid Decomposition Approaches），在将配置空间网格化以后我们通常能够使用离散图搜索算法（如A）找到一条优化路径。

基于采样的方法由于其概率完整性而被广泛使用，最常见的算法如PRM（Probabilistic Roadmaps），RRT（Rapidly-Exploring Random Tree），FMT（Fast-Marching Trees），在无人车的应用中，状态采样方法需要考虑两个状态的控制约束，同时还需要一个能够有效地查询采样状态和父状态是否可达的方法。

自动驾驶汽车的车辆控制技术旨在环境感知技术的基础之上，根据决策规划出目标轨迹，通过纵向和横向控制系统的配合使汽车能够按照跟踪目标轨迹准确稳定行驶，同时使汽车在行驶过程中能够实现车速调节、车距保持、换道、超车等基本 *** 作。

互联网科技公司主要做软件，以工程机上层为主；而车厂其实以下层的组装为主，也就是OEM，也不是那么懂车。像制动、油门和转向等这些领域，话语权依然集中在博世、大陆这样的Tier 1身上。

自动驾驶控制的核心技术是车辆的纵向控制和横向控制技术。纵向控制，即车辆的驱动与制动控制；横向控制，即方向盘角度的调整以及轮胎力的控制。实现了纵向和横向自动控制，就可以按给定目标和约束自动控制车运行。所以，从车本身来说，自动驾驶就是综合纵向和横向控制。

车辆纵向控制是在行车速度方向上的控制，即车速以及本车与前后车或障碍物距离的自动控制。巡航控制和紧急制动控制都是典型的自动驾驶纵向控制案例。这类控制问题可归结为对电机驱动、发动机、传动和制动系统的控制。各种电机-发动机-传动模型、汽车运行模型和刹车过程模型与不同的控制器算法结合，构成了各种各样的纵向控制模式，典型结构如图所示。

此外，针对轮胎作用力的 滑移率控制 是纵向稳定控制中的关键部分。滑移率控制系统通过控制车轮滑移率调节车辆的纵向动力学特性来防止车辆发生过度驱动滑移或者制动抱死，从而提高车辆的稳定性和 *** 纵性能。制动防抱死系统（antilock brake system）简称 ABS，在汽车制动时，自动控制制动器制动力的大小，使车轮不被抱死，处于边滚边滑（滑移率在 20%左右）的状态，以保证地面能够给车轮提供最大的制动作用力值。一些智能滑移率控制策略利用充足的环境感知信息设计了随道路环境变化的车轮最有滑移率调节器，从而提升轮胎力作用效果。

智能控制策略，如模糊控制、神经网络控制、滚动时域优化控制等，在纵向控制中也得到广泛研究和应用，并取得了较好的效果，被认为是最有效的方法。

而传统控制的方法， 如PID控制和前馈开环控制 ，一般是建立发动机和汽车运动过程的近似线形模型，在此基础上设计控制器，这种方法实现的控制，由于对模型依赖性大及模型误差较大，所以精度差、适应性差。从目前的论文和研究的项目看，寻求简单而准确的电机-发动机-传动、刹车过程和汽车运动模型，以及对随机扰动有鲁棒性和对汽车本身性能变化有适应性的控制器仍是研究的主要内容。

车辆横向控制指垂直于运动方向上的控制，对于汽车也就是转向控制。目标是控制汽车自动保持期望的行车路线，并在不同的车速、载荷、风阻、路况下有很好的乘坐舒适性和稳定性。

车辆横向控制主要有两种基本设计方法，一种是基于驾驶员模拟的方法；另一种是给予汽车横向运动力学模型的控制方法。基于驾驶员模拟的方法，一种策略是使用较简单的运动力学模型和驾驶员 *** 纵规则设计控制器；另一策略是用驾驶员 *** 纵过程的数据训练控制器获取控制算法。基于运动力学模型的方法要建立较精确的汽车横向运动模型。典型模型是所谓单轨模型，或称为自行车模型，也就是认为汽车左右两侧特性相同。横向控制系统基本结构如下图。控制目标一般是车中心与路中心线间的偏移量，同时受舒适性等指标约束。

目前，国内影响力最大的机器人竞赛是原中国机器人大赛暨RoboCup中国公开赛。该项赛事从1999年开始到2015年，一共举办了17届。从2016年开始，根据中国自动化学会对机器人竞赛管理工作的要求，原中国机器人大赛暨RoboCup中国公开赛中RoboCup比赛项目和RoboCup青少年比赛项目合并在一起，举办RoboCup机器人世界杯中国赛（RoboCup China Open）。原中国机器人大赛暨RoboCup中国公开赛中非RoboCup项目继续举办中国机器人大赛。根据2016年1月的中国自动化学会机器人竞赛工作会议精神，学会机器人竞赛与培训部已经开展了中国机器人大赛项目的审查工作，对原有的15个大项79个子项目逐一进行了审查。根据审查结果，将项目设置调整为18个大项37个子项目（暂定）。在将原有的子项目进行了充分合并的基础上，邀请国内多所知名高校，设置了空中机器人、无人水面舰艇、救援机器人等多项符合机器人发展热点和难点的比赛项目。经过项目调整，中国机器人大赛的整体水平得到了进一步提升，项目设置更加合理，技术难度涵盖不同层次，对参赛队的锻炼和评比作用更加明显。

RoboCup机器人世界杯是世界机器人竞赛领域影响力非常大、综合技术水平高、参与范围广的专业机器人竞赛，由加拿大大不列颠哥伦比亚大学教授 A1an Mackworth 在1992年次提出的。其目的是通过机器人足球比赛，为人工智能和智能机器人学科的发展提供一个具有标志性和挑战性的课题，为相关领域的研究提供一个动态对抗的标准化环境。从1997年开始进行比赛，分别在日本、法国、瑞典、澳大利亚、美国、德国、韩国、意大利、葡萄牙、中国、奥地利、新加坡、土耳其、墨西哥、荷兰、巴西等十余个国家和地区进行了比赛。2015年7月在安徽合肥举办了第19届RoboCup机器人世界杯比赛。中国参赛队在RoboCup小型组、中型组、家庭组、仿真组等多个项目中已经多次取得了冠军，在RoboCup国际比赛中处于较高的技术水平。RoboCup机器人世界杯中国赛（RoboCup China Open）是RoboCup机器人世界杯的正式地区性赛事，2016RoboCup机器人世界杯中国赛于2016年4月26日～28日在安徽合肥安徽建筑大学举行。共有来自全国各地的209所学校和机构的近300支参赛队，参赛队员、指导老师、技术专家、观摩家长等共约2000人参加、观摩了比赛。比赛共设置了16个大项（其中大学组10个，青少年组6个）比赛项目，涵盖了绝大多数RoboCup比赛项目，是近年来项目数量最多、覆盖范围的一次比赛，也是自2004年后，再次将RoboCup大学组项目和青少年组项目同时、同地进行的比赛，实现了RoboCup项目的大团圆。与中国机器人大赛相比，RoboCup机器人世界杯中国赛更侧重于机器人技术的深入研究，定位于高端研究型比赛。参加大学组项目比赛的多是各学校的高年级本科生、研究生，部分学校参赛队员全部由博士、硕士组成，对机器人相关技术的研究非常深入。参赛队在比赛中充分展示了机器视觉、运动控制、路径规划、网络通信、多机器人动态对抗等机器人研究的核心技术和内容，实现了竞技体育和机器人科技的完美组合。参加青少年组比赛的参赛队大多来自各省市的重点中、小学，通过救援、足球、舞蹈三大主要的比赛形式，展示了同学们在机器人领域掌握的知识和技能。特别是参加中学项目组比赛的参赛队员，已经能够熟练地运用代码形式的编程语言进行机器人程序的编写，并能完全自己动手设计、制作、调试机器人硬件，体现了较高的科学研究素养，为今后在大学期间的相关专业学习打下了坚实的基础。

中国自动化学会自2015年起设立机器人竞赛与培训部，任命负责机器人竞赛与培训工作的专职副秘书长，兼任机器人竞赛与培训部主任，加强对中国机器人大赛等竞赛活动和相关培训工作的规范化管理。机器人竞赛与培训部成立后，已经先后下发了《关于明确2016RoboCup机器人世界杯中国赛 、中国机器人大赛组织工作的通知》、《关于开展中国机器人大赛项目审查工作的通知》等多份工作文件，协调教育部高等学校自动化类专业教学指导委员为大赛协办单位，取得了卓有成效的工作成果。

中国自动化学会机器人竞赛与培训部将在学会的领导下，继续做好各项机器人赛事的组织工作，为推进机器人竞赛、培训、教育事业的发展而不懈努力。

2016中国机器人大赛将于2016年10月26日~31日在湖南长沙举行。

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