01
AGV运动控制概述
AGV定义、应用场景、运动控制核心挑战、课程目标与学习路径
入门导论
02
坐标系与位姿表示
世界坐标系、机器人坐标系、位姿（x, y, θ）表示法、齐次变换矩阵
基础数学
03
运动学模型基础
差速驱动模型、阿克曼转向模型、全向轮模型、运动学约束分析
模型核心
04
差速驱动AGV运动学
正运动学解算、逆运动学解算、线速度与角速度控制、实例代码实现
差速代码
05
阿克曼转向AGV运动学
转向几何关系、阿克曼原理、正逆运动学解算、最小转弯半径
阿克曼转向
06
全向轮AGV运动学
麦克纳姆轮原理、全向运动学解算、速度分解与合成、控制指令生成
全向麦轮
07
轨迹跟踪基础
轨迹定义、跟踪误差定义、基于几何的跟踪方法、基于模型的跟踪方法
跟踪基础
08
PID控制算法
P、I、D作用原理、位置式PID、增量式PID、参数整定方法（Ziegler-Nichols）
控制经典
09
纯追踪算法（Pure Pursuit）
算法原理、前视距离选择、曲率计算、代码实现与调参
几何追踪
10
斯坦利算法（Stanley）
横向误差控制、航向误差控制、控制律推导、与Pure Pursuit对比
Stanley对比
11
模型预测控制（MPC）入门
MPC基本思想、预测模型、滚动优化、在AGV上的应用
MPC优化
12
路径规划与全局路径
A*算法原理、Dijkstra算法、路径平滑（B样条、贝塞尔曲线）
规划A*
13
局部路径规划
DWA算法原理、速度采样、轨迹评价、避障策略
DWA避障
14
TEB算法
时间弹性带概念、轨迹优化、约束处理、动态避障
TEB弹性带
15
传感器融合基础
卡尔曼滤波原理、扩展卡尔曼滤波（EKF）、传感器数据融合框架
融合EKF
16
里程计与定位
轮式里程计模型、IMU数据融合、航迹推算、误差累积与校正
里程计定位
17
激光雷达SLAM
Gmapping、Cartographer、Hector SLAM原理与对比
激光SLAM
18
视觉SLAM
ORB-SLAM、VINS-Mono、视觉与IMU融合、在AGV上的部署
视觉VINS
19
ROS基础与AGV开发
ROS架构、话题与服务、TF坐标变换、URDF模型
ROS框架
20
ROS导航栈（Navigation Stack）
move_base、amcl、costmap、全局与局部规划器配置
导航move_base
21
AGV底层硬件接口
电机驱动（直流/步进/伺服）、编码器读取、PWM控制、电流环
硬件电机
22
嵌入式控制器编程
STM32/ESP32基础、定时器中断、PID速度环实现、串口通信协议
嵌入式STM32
23
ROS与嵌入式通信
rosserial、ros2arduino、自定义消息、数据同步与延迟处理
通信rosserial
24
AGV系统集成
硬件选型（电机、电池、控制器）、软件架构设计、系统调试流程
集成选型
25
安全机制与故障处理
急停逻辑、碰撞检测、电量管理、看门狗定时器、异常恢复
安全故障
26
多AGV协同控制
通信架构、冲突解决、交通管制、任务调度基础
协同多机
27
AGV仿真环境搭建
Gazebo仿真、Stage仿真、仿真模型创建、传感器仿真
仿真Gazebo
28
性能评估与优化
跟踪精度指标、响应时间、能耗优化、算法参数自动调优
优化评估
29
实际部署案例
仓储AGV部署、工厂物流AGV、室外巡检AGV、常见问题与解决方案
实战案例
30
课程总结与进阶方向
核心技术回顾、前沿趋势（强化学习、多模态感知）、学习资源推荐
总结进阶