01
课程导论与预备知识
自主避障概述、应用场景、课程目标、环境配置 (ROS Noetic + Gazebo + Ubuntu 20.04)
导论环境配置
02
传感器基础（上）
激光雷达原理、点云数据格式、在ROS中驱动与可视化激光雷达
激光雷达点云
03
传感器基础（下）
深度相机（RGB-D）原理、点云生成、相机标定基础
RGB-D标定
04
环境感知与建图（上）
占据栅格地图原理、Gmapping SLAM算法原理与实战
Gmapping占据栅格
05
环境感知与建图（下）
Cartographer SLAM算法原理、2D/3D地图构建与保存
Cartographer3D地图
06
全局路径规划（上）
Dijkstra算法原理、A*算法原理与实现
DijkstraA*
07
全局路径规划（下）
ROS Navigation Stack中的global_planner配置与调优
global_planner调优
08
局部路径规划（上）
动态窗口法（DWA）原理、参数详解
DWA动态窗口
09
局部路径规划（下）
时间弹性带（TEB）算法原理、与DWA对比
TEB对比
10
代价地图（Costmap）
静态层、障碍物层、膨胀层原理与配置
Costmap膨胀层
11
机器人模型与URDF
URDF语法、创建差速轮机器人模型、在Rviz中显示
URDFRviz
12
TF坐标变换
TF树原理、静态/动态TF发布与监听、常见问题排查
TF坐标变换
13
AMCL定位
蒙特卡洛定位原理、粒子滤波、AMCL参数调优
AMCL粒子滤波
14
Navigation Stack实战（上）
完整配置move_base、启动导航
move_base导航
15
Navigation Stack实战（下）
多目标点导航、动态障碍物避障测试
多目标动态避障
16
动态障碍物预测与跟踪
基于卡尔曼滤波的障碍物跟踪、恒定速度模型
卡尔曼滤波跟踪
17
基于学习的避障（上）
行为克隆（Behavior Cloning）入门、数据采集
行为克隆数据采集
18
基于学习的避障（下）
深度强化学习（DRL）在避障中的应用（DDPG/PPO简介）
DRLDDPGPPO
19
复杂地形避障（上）
地形可通行性分析、高程图与代价图融合
地形分析高程图
20
复杂地形避障（下）
四足机器人/履带车在崎岖地形的避障策略
四足履带车
21
多机器人协同避障
编队保持、互避策略、通信拓扑
多机器人编队
22
空中机器人（无人机）避障
3D空间路径规划、Voxel地图、PX4与Mavros集成
无人机PX4Mavros
23
水下机器人避障
声呐感知、2D/3D水下路径规划、特殊挑战
水下声呐
24
避障系统评价指标
成功率、路径长度、平滑度、计算耗时、安全距离
评价指标成功率
25
仿真环境搭建进阶
自定义复杂场景（动态行人、随机障碍物、狭窄通道）
仿真动态行人
26
真实机器人部署（上）
硬件选型（激光雷达、工控机、电机驱动）、系统集成
硬件系统集成
27
真实机器人部署（下）
实车调试、常见故障排除、安全机制
实车调试安全
28
避障算法优化与加速
GPU加速、CUDA点云处理、C++重写关键节点
GPUCUDAC++
29
前沿技术展望
端到端自动驾驶、NeRF在导航中的应用、大模型与避障
NeRF大模型
30
综合项目实战
从零搭建一个可在仿真环境中自主导航并避障的机器人系统
综合实战自主导航