课程大纲

• 第1章:概述和课程介绍

• 第1节: 课程大纲

• 第2节: 运动规划方法分类

• 第3节: 基础知识

• 第4节: 常用地图结构

• 第5节: 作业

• 第2章: 基于搜索的路径规划

• 第1节: 图搜索基础

• 第2节: Dijkstra 和A*算法

• 第3节: JPS算法

• 第4节: 作业

• 第3章: 基于采样的路径规划

• 第1节: 概率路线图算法

• 第2节: 快速探索随机树算法

• 第3节: 基于采样的最优路径规划算法

• 第4节: 基于采样的路径规划算法进阶

• 第5节: 作业

• 第4章: 动力学约束下的路径规划

• 第1节: 动力学概念介绍

• 第2节: 两点边界值最优控制问题

• 第3节: 状态栅格搜索算法

• 第4节: 动力学约束RRT*算法

• 第5节: 混合A*算法

• 第6节: 作业

• 第5章: 轨迹生成

• 第1节: 微分平坦

• 第2节: Minimum-snap轨迹优化方法

• 第3节: Minimum-snap优化的闭式解

• 第4节: 时间分配问题

• 第5节: 工程实现细节

• 第6节: 作业

• 第6章: 软约束和硬约束下的轨迹优化

• 第1节: 软约束轨迹优化方法

• 第2节: 硬约束轨迹优化方法

• 第3节: 作业

• 第7章: 基于马尔可夫决策过程的运动规划

• 第1节: 规划中的不确定性和马尔可夫决策过程

• 第2节: 最小最大代价规划和最小期望代价规划

• 第3节: 值迭代和实时动态规划

• 第4节: 作业

• 第8章: 模型预测控制在运动规划的应用

• 第1节: MPC简介

• 第2节: 线性MPC方法

• 第3节: 非线性MPC方法

• 第4节: 作业

获取资料的同学请加VX：itnaer