无人车路径跟踪控制实战
📚 共计 30 章节
01
课程导论与预备知识
无人车路径跟踪控制概述 · 坐标系与车辆运动学模型 · Python与ROS2环境搭建
导论
运动学
环境
02
车辆运动学模型详解
自行车模型推导 · 阿克曼转向几何 · 前轮驱动与四轮驱动模型对比
自行车模型
阿克曼
驱动
03
路径表示与平滑处理
路径点插值（线性/样条）· 路径平滑算法（B样条、贝塞尔曲线）· 曲率计算
插值
B样条
曲率
04
Pure Pursuit纯跟踪算法
算法原理 · 前视距离选择策略 · 代码实现与仿真
PurePursuit
前视
仿真
05
Stanley方法
算法原理 · 横向误差与航向误差控制 · 代码实现与对比分析
Stanley
横向误差
对比
06
LQR线性二次型调节器
LQR理论基础 · 状态空间建模 · 权重矩阵Q/R调参 · 代码实现
LQR
状态空间
调参
07
MPC模型预测控制（基础篇）
MPC基本原理 · 预测模型构建 · 约束处理 · 代码框架
MPC
预测模型
约束
08
MPC模型预测控制（进阶篇）
非线性MPC · 自适应MPC · 实时性优化技巧
NMPC
自适应
实时性
09
PID控制在路径跟踪中的应用
位置式PID与增量式PID · 抗积分饱和 · 串级PID结构
PID
增量式
串级
10
前馈-反馈控制策略
前馈控制原理 · 前馈与LQR/MPC结合 · 扰动补偿
前馈
反馈
补偿
11
横向控制与纵向控制解耦
纵横向解耦架构 · 速度规划与跟踪 · 协同控制
解耦
速度规划
协同
12
基于几何方法的路径跟踪
圆弧逼近法 · Dubin曲线 · Reeds-Shepp曲线
几何
Dubin
Reeds-Shepp
13
基于强化学习的路径跟踪
DDPG算法简介 · 状态与动作设计 · 奖励函数设计
强化学习
DDPG
奖励
14
传感器融合与状态估计
卡尔曼滤波 · 扩展卡尔曼滤波 · 无迹卡尔曼滤波在定位中的应用
卡尔曼
EKF
UKF
15
车道线检测与局部路径规划
基于视觉的车道线检测 · Frenet坐标系 · 局部路径生成
车道线
Frenet
局部规划
16
避障与动态路径重规划
动态窗口法（DWA）· TEB算法 · 安全走廊约束
DWA
TEB
避障
17
ROS2与仿真环境搭建
ROS2基础 · Gazebo仿真 · Carla模拟器接入
ROS2
Gazebo
Carla
18
C++与Python混合编程
pybind11使用 · 性能关键模块C++化 · 实时性优化
pybind11
C++
性能
19
实车部署与硬件在环测试
工控机选型 · CAN通信 · 线控底盘接口
实车
CAN
线控
20
路径跟踪控制评价指标
横向误差均方根 · 最大误差 · 跟踪延迟 · 舒适度评价
评价
误差
舒适度
21
参数整定与自动化调参
贝叶斯优化 · 遗传算法调参 · 网格搜索
贝叶斯
遗传算法
调参
22
多工况适应性分析
低速泊车 · 高速巡航 · 弯道与坡道场景
泊车
巡航
弯道
23
故障诊断与安全冗余
传感器故障检测 · 执行器限位保护 · 降级控制策略
故障
冗余
降级
24
基于学习的控制参数自适应
元学习 · 在线参数调整 · 环境感知
元学习
自适应
在线
25
路径跟踪控制中的时延补偿
Smith预估器 · 时延建模 · 预测补偿
时延
Smith
补偿
26
多车协同路径跟踪
编队控制 · 虚拟结构法 · 领航-跟随法
编队
虚拟结构
领航
27
控制算法对比与选型指南
各算法优缺点对比表 · 场景适配建议
对比
选型
指南
28
项目实战：园区无人配送车
需求分析 · 算法选型 · 系统集成 · 路测
配送车
实战
集成
29
项目实战：高速公路自动驾驶
车道保持 · 换道决策 · ACC集成
高速
车道保持
ACC
30
前沿趋势与未来展望
端到端控制 · 大模型在控制中的应用 · 车路协同
端到端
大模型
车路协同