01
弹道规划与控制参数调优课程导论
课程目标、应用场景（无人机、机器人、自动驾驶）、核心概念（轨迹、路径、控制参数）、学习路径与预备知识。
导论应用场景
02
坐标系与刚体运动基础
世界坐标系、机体坐标系、欧拉角、四元数、旋转矩阵、齐次变换矩阵。
坐标系刚体运动
03
运动学与动力学模型
质点运动学、刚体动力学、牛顿-欧拉方程、拉格朗日方程、常见模型（四旋翼、差分轮车）。
运动学动力学
04
路径规划基础
图搜索算法（Dijkstra、A*）、采样算法（RRT、RRT*）、路径平滑与优化。
路径规划A*RRT
05
轨迹生成方法
多项式轨迹（Minimum Snap/Jerk）、贝塞尔曲线、B样条曲线、时间参数化。
轨迹生成Minimum Snap
06
轨迹优化
凸优化基础、二次规划（QP）、软约束与硬约束、轨迹重规划。
优化QP重规划
07
控制理论基础
PID控制、前馈控制、串级控制、鲁棒控制基础。
PID前馈鲁棒
08
模型预测控制（MPC）
MPC原理、线性MPC、非线性MPC、MPC在轨迹跟踪中的应用。
MPC预测控制
09
状态估计与滤波
卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波。
卡尔曼EKF粒子滤波
10
传感器融合
IMU、GPS、视觉、激光雷达的数据融合方法、松耦合与紧耦合。
传感器融合
11
控制参数调优基础
调参目标（稳定性、响应速度、精度）、手动调参经验、Ziegler-Nichols方法。
调参Z-N
12
基于优化的参数调优
梯度下降法、贝叶斯优化、遗传算法、粒子群优化。
优化贝叶斯遗传
13
仿真环境搭建
Gazebo、AirSim、CARLA、MATLAB/Simulink仿真平台介绍与配置。
仿真GazeboAirSim
14
硬件在环仿真（HIL）
HIL原理、实时系统、接口配置、测试流程。
HIL硬件在环
15
无人机弹道规划实战
四旋翼动力学建模、Minimum Snap轨迹生成、位置与姿态控制器设计。
无人机Minimum Snap
16
无人机控制参数调优
PID参数整定、MPC权重调优、抗风扰测试。
PIDMPC抗风扰
17
无人车路径规划实战
A*全局路径规划、DWA局部规划、轨迹跟踪控制器。
无人车A*DWA
18
无人车控制参数调优
横向控制（Stanley、Pure Pursuit）、纵向控制（PID）、联合调优。
StanleyPure Pursuit
19
机械臂轨迹规划
关节空间规划、笛卡尔空间规划、避障规划、速度与加速度约束。
机械臂避障
20
机械臂控制与调优
计算力矩控制、阻抗控制、参数自适应调优。
阻抗控制自适应
21
多机器人协同规划
编队控制、一致性算法、分布式轨迹规划、碰撞避免。
协同编队分布式
22
动态环境下的重规划
障碍物检测、局部轨迹更新、紧急制动策略、安全走廊。
动态重规划安全
23
时间最优轨迹规划
时间最优问题、数值优化方法、速度剖面设计、工程折衷。
时间最优速度剖面
24
能量最优轨迹规划
能耗模型、优化目标函数、电池约束、续航提升策略。
能量最优续航
25
鲁棒控制与不确定性处理
参数不确定性、外部扰动、滑模控制、H∞控制基础。
鲁棒滑模H∞
26
学习-based 控制参数调优
强化学习调参、模仿学习、神经网络自适应控制。
强化学习神经网络
27
调优工具与可视化
rqt_reconfigure、PlotJuggler、MATLAB调优工具箱、自定义可视化脚本。
工具可视化
28
实车/实机测试流程
安全规范、测试用例设计、数据记录、故障排查、迭代优化。
测试实车安全
29
综合项目实战（一）
从零搭建无人机/无人车系统，完成路径规划、轨迹生成、控制器设计与调优。
综合实战系统搭建
30
综合项目实战（二）
系统集成、性能评估、调优报告撰写、课程总结与未来展望。
集成评估总结