动态环境实时路径重规划 · 课程目录

01 课程导论

动态路径规划的定义、应用场景（自动驾驶、无人机、仓储机器人）、课程大纲概览。

02 环境建模基础

栅格地图、拓扑地图、几何地图的构建与表示方法。

03 静态路径规划算法（A*）

A*算法的原理、启发式函数设计、Python实现与可视化。

04 静态路径规划算法（Dijkstra）

Dijkstra算法原理、与A*的对比、适用场景分析。

05 动态环境感知

传感器融合（激光雷达、摄像头、IMU）、障碍物检测与跟踪。

06 动态窗口法（DWA）

DWA原理、速度空间搜索、评价函数设计、Python实现。

07 时间弹性带（TEB）算法

TEB原理、轨迹优化、与DWA的对比。

08 快速随机搜索树（RRT）及其变种

RRT、RRT*、Informed RRT*的原理与实现。

09 概率路线图（PRM）算法

PRM原理、查询阶段、在动态环境中的局限性。

10 局部与全局路径规划融合

分层规划架构、Map更新策略。

11 动态障碍物轨迹预测

基于卡尔曼滤波的预测、基于LSTM的预测。

12 速度障碍法（VO）与RVO

VO原理、RVO在多智能体中的应用。

13 最优互惠碰撞避免（ORCA）

ORCA算法原理、实现与调参。

14 基于学习的路径规划（DRL）

深度强化学习（DQN、PPO）在路径规划中的应用。

15 基于学习的路径规划（模仿学习）

行为克隆、GAIL在路径规划中的应用。

16 路径平滑与优化

B样条曲线、贝塞尔曲线、最小snap轨迹生成。

17 多机器人协同路径规划

集中式与分布式架构、冲突解决策略。

18 重规划触发机制

定时重规划、事件触发重规划、代价触发重规划。

19 ROS导航栈（Navigation Stack）实战

move_base、costmap_2d、amcl的配置与使用。

20 ROS2 Nav2 实战

Nav2架构、Behavior Tree、规划器与控制器插件。

21 仿真环境搭建

Gazebo仿真、Stage仿真、CARLA仿真器入门。

22 真实机器人部署

从仿真到实车（ROS、嵌入式系统、传感器标定）。

23 性能评估指标

路径长度、时间、平滑度、安全裕度、计算开销。

24 高精地图与车道级路径规划

HD Map、Lanelet2、OpenDRIVE格式解析。

25 非结构化环境路径规划

越野环境、室内杂乱环境的规划策略。

26 动态环境下的运动约束

非完整约束、动力学约束、加速度约束。

27 故障模式与应急处理

传感器失效、定位丢失、规划器无解时的降级策略。

28 前沿技术：Transformer & 端到端

基于Transformer的路径规划、端到端规划。

29 综合项目实战（一）

基于ROS的室内机器人动态避障系统设计与实现。

30 综合项目实战（二）

多机器人协同运输任务调度与路径规划系统设计与实现。