全球无人机行业已达成共识：运动规划是驱动产业发展的核心技术支点。大疆、Skydio、极飞科技、纵横股份等头部企业虽赛道布局各异，却均将运动规划置于战略核心地位。
随着无人机加速渗透至测绘、植保、巡检、物流等垂直行业，传统人工遥控模式已无法满足高效率、高精度的作业需求。作为无人机算法核心，运动规划技术是决定产品体验与场景适应能力的关键，也是拉开企业技术差距的核心优势。
当前主流规划算法涵盖 A*、Dijkstra、RRT、MPC 等，不同算法各有适用场景与技术侧重。要透彻理解算法原理、厘清应用边界并实现工程落地，亟需搭建系统完整的知识体系，而非零散知识点的堆砌。
为此，深蓝学院联合浙江大学控制学院博导、微分智飞创始人高飞教授团队，打造《移动机器人运动规划》系统精品课程。课程系统讲解搜索类、采样类路径规划及基于动力学的规划算法，深入剖析后端轨迹优化与模型预测控制（MPC）方法，并通过项目实践助力学员掌握移动机器人规划系统的开发能力。
讲师介绍
高飞
微分智飞创始人&CEO、浙江大学控制学院长聘副教授/研究员/博导
入选 2023-2025 全球前 2% 顶尖科学家、中国高被引学者、2025《麻省理工科技评论》"35 岁以下科技创新 35 人”（MIT TR35）亚太区榜单。主要研究方向涵盖空中机器人、自主导航、集群协同及具身智能。发表包括 5 篇 Science/Nature 子刊在内的百余篇顶级学术论文；提出国际首个非结构化场景自主飞行集群系统，获国内外媒体广泛报道并被国家博物馆收藏。
课程大纲
课程脉络
从前端基础路径规划入手，讲授搜索类与采样类方法，并拓展至基于动力学的规划，实现从数学问题到机器人实践问题的跨越。
进阶讲解规划后端问题，即在给定路径点基础上进行轨迹优化，生成包含时间信息的连续轨迹，形成完整的知识体系。
从单一机器人拓展至多机器人运动规划，由 SR 第一作者周鑫讲授集群机器人规划算法，深入浅出解析多机协同问题。
以经典移动机器人框架为例，串联全流程知识进行项目实战，全面掌握移动机器人规划系统的开发技能。
项目实践
学习收获
掌握复杂环境下机器人自主高效寻径及安全轨迹生成的核心方法；
熟悉不同应用场景下的 Planning 方法选型策略；
具备独立实现主流 Planning 算法并部署至机器人的能力，摆脱对现成库的依赖；
构建从事相关领域研发的核心竞争力，掌握冲击机器人顶会的方法论。
学员就业
本课程旨在培养具备扎实理论基础与工程落地能力的运动规划专业人才，助力学员在无人机、自动驾驶及移动机器人领域获得优质就业机会。