本課題旨在運用機器人學的基礎知識,制作物理仿真環境,設計自動駕駛汽車的運動規劃算法,并在多種仿真環境中檢測評估該運動規劃算法的性能。
機器人學作為新興的綜合性學科,正在悄然影響著社會生活的方方面面。智能化的工業機器人在工廠流水線上執行分類、擺放任務的效率已超過人類,雄安新區已經建設了無人車專用車道,美團、京東甚至騰訊都在布局無人機相關業務。
本課題是在實踐中學習機器人學和人工智能基礎知識的良好機會,研究者將在探索過程中掌握歐拉積分、RK4積分算法、碰撞檢測、剛體力學等物理引擎相關的知識,以及基礎的搜索算法和中等水平的python使用經驗。學有余力者有機會接觸RRT,KD樹與強化學習等科學前沿的相關知識。
計算機仿真模擬
計算機仿真模擬是一種運用計算機軟件建立抽象模型、模擬真實條件并進行分析的技術。與傳統的實驗相比,計算機模擬技術通過數學建模,解放了普通實驗對于器材的苛刻要求,具有可多次進行、反復試錯的優點。同時,由于計算機模擬技術黑箱化了復雜的理論推導與數據計算,能夠以直觀的方式呈現研究的成果,對于初次涉獵科學研究的高中生而言,也更為簡單易學、容易上手。
例如:在設計外太空的衛星軌道時,受制于客觀條件,科研工作者無法在地球上重現外太空的環境,因此,只能借助計算機強大的運算能力,對外太空的情況和衛星的軌道進行模擬、反復實驗,并基于模擬實驗的結果,完成科學的軌道設計。
本課題適合: 9-12 年級學生,有較強的邏輯思維和抽象思維能力
1. 英文: (1)具備基本的學術英語閱讀能力; (2)接觸過英文寫作,有論文寫作經驗者更佳;
2. 數學: (1)基本的導數、線性代數相關知識,最好了解微積分; (2)喜歡解決與實際相關的數學問題;
3. 計算機: (1)對編程有興趣,數理思維較強,最好有編程經驗,代碼量>2000行; (2)對數據結構、游戲編程有所了解或很感興趣; (3)有志于從事機器人學相關的研究或工作。 (4)豐富的機器人學和人工智能領域項目研究經歷; (5)研究方向:機器人算法
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