01
无人机轨迹规划概述
无人机发展简史 · 轨迹规划核心地位 · 课程框架与学习目标
概论导学
02
坐标系与运动学基础
地球坐标系 · 机体坐标系 · 欧拉角与四元数 · 运动学模型
数学建模
03
环境感知与地图构建
GPS/IMU/激光雷达/视觉 · 栅格地图 · 八叉树 · 占据网格
感知地图
04
路径搜索算法基础
图搜索概念 · Dijkstra原理与实现 · A*算法原理与实现
搜索经典
05
A*算法实战
栅格地图Python实现 · 启发式函数 · 路径平滑处理
实战Python
06
RRT与RRT*算法
快速随机搜索树 · 渐进最优性 · 算法对比与适用场景
采样最优
07
RRT算法实战
二维障碍物环境Python实现 · 碰撞检测 · 路径修剪
实战碰撞
08
轨迹表示方法
多项式轨迹 · 贝塞尔曲线 · B样条 · 最小snap轨迹
曲线表示
09
最小snap轨迹规划
原理推导 · QP问题构建 · 边界条件 · 代码实现
优化QP
10
时间分配与速度规划
梯形速度 · S形速度 · 时间最优轨迹
速度时间
11
轨迹优化
软约束与硬约束 · 避障约束 · 动力学约束 · 数值优化
约束数值
12
贝塞尔曲线轨迹优化
贝塞尔曲线表示 · 凸包性质 · 安全走廊生成
贝塞尔安全
13
B样条曲线轨迹优化
B样条性质 · 控制点优化 · 实时性分析
B样条实时
14
多无人机协同轨迹规划
问题建模 · 分布式/集中式 · 碰撞避免策略
协同多机
15
协同轨迹规划实战
一致性分布式规划 · 仿真平台搭建
实战分布式
16
动态环境轨迹规划
动态障碍物预测 · 速度障碍法(VO) · 交互感知规划
动态VO
17
模型预测控制(MPC)在轨迹规划中的应用
MPC原理 · 线性/非线性MPC · 无人机MPC实现
MPC控制
18
MPC轨迹跟踪实战
轨迹跟踪控制器设计 · 代码实现与调参
实战跟踪
19
强化学习在轨迹规划中的应用
马尔可夫决策过程 · 深度Q网络 · 策略梯度方法
强化学习DRL
20
强化学习实战
深度强化学习避障导航 · 仿真环境搭建
实战避障
21
轨迹规划中的安全保证
控制障碍函数(CBF) · 安全滤波器 · 故障安全机制
安全CBF
22
CBF安全滤波器实战
CBF理论推导 · QP求解安全控制输入 · 代码实现
实战滤波器
23
视觉导航与轨迹规划
视觉SLAM · 深度估计 · 基于视觉的轨迹生成
视觉SLAM
24
视觉导航实战
单目视觉自主飞行 · ORB-SLAM集成
实战单目
25
轨迹规划在集群表演中的应用
编队保持 · 队形变换 · 灯光同步
集群表演
26
集群表演实战
多机编队轨迹生成 · 通信延迟处理 · 故障容错
实战编队
27
轨迹规划在巡检中的应用
电力巡检 · 管道巡检 · 3D重建路径规划
巡检应用
28
巡检实战
B样条巡检轨迹 · 覆盖路径规划 · 避障策略
实战覆盖
29
轨迹规划在物流配送中的应用
起降规划 · 动态重规划 · 多机调度
物流调度
30
课程总结与未来展望
技术趋势 · 研究方向 · 工程实践建议
总结展望