4月1日，航空智能控制与机器人研究中心在406举办了智能控制算法设计研讨会。

传统的路径检测方法以及运动控制策略大多是在一个理想环境的前提下进行研究的，然而实际的路况中影响小车控制性能的因素却没有理想环境下这么单一。特别是在弯道环境下，不同的曲率、光照、速度等因素都可能带来干扰或者扰动，甚至是检测盲区，进而直接或间接地影响着小车运动控制的性能。因此，研讨会以视觉路径检测的智能小车平台作为探究对象，从路径检测方法，特别是其中的盲区检测方法和运动控制器设计两方面，针对小车在弯道下的运动控制问题展开研讨工作，通过对检测方法以及控制策略的改进从而提高小车在弯道环境下控制的稳定性、平滑性以及速度的高效性。

研讨会讨论了智能小车弯道下的路径检测方法，其中重点探究了小车弯道的盲区检测方法。针对小车在弯道行驶的过程当中由于环境因素干扰，遇到检测盲区无法正常识别道路，导致小车容易冲出跑道的问题，提出了一种弯道下的盲区检测方法。即在常规路径检测方法的基础之上，从跑道有效信息提取、确定小车虚拟运行轨迹的方法上进行改进，引入中线重构补偿算法，以此来提升智能小车在转弯过程中的稳定性。