路径规划 · 实时性提升 30章实战

⚡ 从毫秒到微秒 · 配色
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实时性瓶颈分析：为什么你的路径规划跑不快？ 从算法复杂度到工程实现的全面诊断
02
数据结构优化：从O(n)到O(1) 哈希表、邻接表与空间换时间策略
03
搜索空间剪枝：A*算法的启发函数优化与动态加权策略 启发函数 · 动态加权
04
分层规划思想：全局规划+局部规划 如何让机器人边思考边走路
05
增量式规划：D* Lite算法详解 动态环境下的重规划技巧
06
并行计算入门：用Python多线程/多进程加速路径搜索 多线程 · 多进程
07
GPU加速：CUDA基础与在路径规划中的简单应用 CUDA 基础入门
08
预计算与缓存：路标图(PRM)的预处理阶段优化 PRM 预处理优化
09
快速碰撞检测：空间分区与包围盒层次结构 四叉树/八叉树 · BVH
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状态晶格(State Lattice)：连续空间离散化提升搜索速度 离散化 · 搜索加速
11
混合A*算法：在崎岖地形中兼顾速度与可行性 工程实践 · 崎岖地形
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运动基元库：预定义动作集如何减少在线计算量 预定义动作 · 在线加速
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代价地图更新：局部代价地图的滑动窗口与增量更新 滑动窗口 · 增量更新
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时间弹性带(TEB)：局部路径规划中的实时优化与参数调优 TEB · 参数调优
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模型预测控制(MPC)：路径规划转化为优化问题 毫秒级响应 · MPC
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行为树与状态机：用决策框架降低规划器的计算负载 行为树 · 状态机
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C++与Python混编：用pybind11将核心计算模块提速10倍 pybind11 · 混编加速
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Numba与JIT编译：Python代码的即时编译加速实战 Numba · JIT
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ROS中的实时规划：节点通信优化与消息过滤机制 ROS · 通信优化
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时间戳管理：如何利用时间同步避免规划器被旧数据阻塞 时间同步 · 避免阻塞
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异步规划：规划与执行分离，让机器人永不等待 异步 · 规划执行分离
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路径平滑与插值：B样条曲线与多项式插值的实时计算 B样条 · 多项式插值
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速度规划：梯形速度曲线与S形速度曲线的实时生成 梯形/S形速度曲线
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多机器人协同：分布式规划中的冲突消解与通信延迟处理 分布式 · 冲突消解
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硬件在环仿真：在真实控制器上测试实时性瓶颈 HIL · 实时性测试
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性能剖析工具：使用perf、valgrind、py-spy定位代码热点 perf · valgrind · py-spy
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实时操作系统(RTOS)基础：在Linux上配置PREEMPT_RT内核 PREEMPT_RT · 实时内核
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内存管理：避免动态内存分配，使用对象池与预分配 对象池 · 预分配
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案例实战：从0到1搭建一个毫秒级响应的AGV路径规划系统 AGV · 毫秒级响应
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前沿趋势：学习型规划器与端到端模型对实时性的挑战与机遇 学习型规划 · 端到端
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