自动驾驶将是驱动汽车产业未来5 - 10年的核心技术。近两年，这样的观点已经成为产业共识。除了载人和配送外，在未来可见的2- 3年内，限定场景下低速的自动驾驶将有可能在安防、港口、矿产、农业等各个领域规模化部署。

 

因此，在过去半年内，雷锋网旗下AI慕课学员邀请了多位低速自动驾驶领域的一线专家，我们将在20个学时内呈现限定场景下低速自动驾驶的技术体系，其中包括：低速智能车的组成模块、成本分析；相较于普通乘用车辆，低速架构特点；限定场景环境特点以及车辆控制要求；等等。

课程上线时间：2018.4.17，每周陆续更新2个章节。



开课安排

4月17日

每周更新2课时内容

录播课程

三大板块，20学时内容

  • 早鸟价

    原价:¥2999

    ¥ 1899

    5.15早鸟优惠结束

  • 会员早鸟价

    原价:¥2999

    ¥ 1499

    仅剩3名

  • 前120名优惠价

    原价:¥2999

    ¥ 2199

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讲师介绍

  • 王肖

    智行者科技 CTO

    王肖，清华大学汽车工程系博士，北京智行者科技 CTO。他曾作为核心人员参与并获得 2012、2014 及 2015 中国智能车未来挑战赛冠军，获得汽车工业科学技术进步一等奖、军队科技进步奖等多项奖励，参与起草中国智能网联车辆技术路线图。

  • 邱纯鑫

    速腾聚创科技创始人&CEO

    国内激光雷达技术领域的先行者，针对无人驾驶汽车开发多线实时激光雷达产品，短短两年时间在人工智能与机器人应用的核心传感器上取得突破。哈尔滨工业大学深圳研究生院博士后，多年来智能移动机器人导航与控制的技术研究经验，​完成了包括国家自然科学基金在内的多个机器人相关项目的研发。

  • 刘元盛

    北京联合大学机器人学院轮式机器人系主任、硕士研究生导师

    北京市高教学会电子线路研究会理事，北京电子学会教育专业委员会委员，北京市司法鉴定专家（知识产权）。2013年起，任北京联合大学“小旋风”专用智能车团队负责人，主要研究特定场景下智能驾驶中多种传感器数据融合及智能控制技术。

  • 廖杰

    地平线智能驾驶研发总监

    北京航空航天大学硕士。前百度IDL资深算法工程师，负责了大规模通用图像识别数据库的构建和算法研发工作，研发成果应用于百度10多条产品线。目前从事自动驾驶相关的数据库建设、平台构建、感知算法研发和管理工作。

  • 张军

    北京联合大学机器人学院轮式机器人系（所）教师，博士，副教授，硕士生导师

    长期从事高校教育、科研工作。科研方向主要为智能驾驶技术研究及其应用，包括激光雷达Slam技术、无人车智能驾驶决策等，作为骨干教师参加了国家基金委组织的2015、2016中国智能车未来挑战赛。近年来作为骨干成员参加国家级和省部级多个智能驾驶相关项目。

  • 张松松

    北京享智科技有限公司联合创始人兼CEO

    先后供职于国电集团、国内某著名智能车研发公司，担任项目经理及总经理等职务，参与研发了中国中车的先进无轨电动列车原型机、百度线控车辆平台、北汽无人驾驶平台、无人清扫车等。

  • 朱学葵

    北京享智科技有限公司联合创始人兼CTO

    来自李德毅院士自动驾驶课题组，从2013年开始参与智能汽车研发，具有丰富的项目经验，技术积累深厚，熟悉智能驾驶系统中的各个模块，先后供职于多家智能驾驶科技公司，现担任北京享智科技有限公司研发部经理。

  • 殷开爽

    北京天隼图像技术有限公司创始人

    毕业于北京交通大学电路与系统专业，曾就职于威盛电子（中国）有限公司逻辑设计部门。2009年创办北京陌阡科技发展有限公司，联合创始人；2012年3月创办北京天隼图像技术有限公司。

  • 韩玺

    北京联合大学机器人学院轮式机器人系（所）教师，博士，讲师

    长期从事高等教育与科研工作。科研方向主要为智能驾驶技术研究及其应用，包括总线架构与协议、导航技术、无人驾驶智能决策与控制等，作为核心技术负责人参与了“小旋风”系列专用智能车的研发。近年来作为骨干成员参加国家级和省部级多个智能驾驶相关项目。

适合人群

课程大纲

第一部分

  • 低速（园区）智能车概论（共2 学时）

    第1章：低速（园区）智能车产业特点和技术要求


第三部分

  • 低速（园区）智能车应用实例分析 （共4 学时）

    第7章：低速（园区）智能车实例介绍（2 学时）

    第8章：低速（园区）智能车技术的产业化方向（2 学时）


第二部分

  • 低速（园区）智能车技术体系分析 （共14 学时）

    第2章：低速（园区）智能车的架构（2 学时）

    第3章：低速（园区）智能车的底盘智能化改造（4 学时）

    第4章：低速（园区）智能车的底层控制器的设计与实现（2 学时）

    第5章：低速（园区）智能车的传感器配置方案对比（4 学时）

    第6章：低速（园区）智能车的工作环境的特点和决策算法实现（2 学时）


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