🚀 路径规划·轨迹平滑 速度规划实战 🧑‍🎓 风格 · 30章全
📚 共 30 个实战章节
01课程导论
核心概念、应用场景（自动驾驶/机器人/无人机）、课程大纲概览
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02基础数学回顾
向量与坐标系、矩阵运算、欧拉角与四元数、贝塞尔曲线基础
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03全局路径规划概述
图搜索算法 (Dijkstra、A*) 与采样算法 (RRT、RRT*) 原理对比
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04A*算法详解
启发式函数设计、网格地图实现、代码实战与优化技巧
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05混合A*算法
状态空间搜索、Reeds-Shepp曲线、泊车场景应用
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06RRT与RRT*算法
快速探索随机树、渐进最优性、Kinodynamic RRT
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07Lattice Planner
状态晶格生成、代价函数设计、轨迹采样与评估
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08局部路径规划
动态窗口法 (DWA)、时间弹性带 (TEB) 算法原理
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09DWA算法实战
速度空间搜索、评价函数设计、避障仿真
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10TEB算法详解
轨迹优化、障碍物约束、实时性优化
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11轨迹平滑基础
为什么需要平滑？平滑性评价指标 (曲率、加加速度)
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12B样条曲线
原理、节点向量、控制点、均匀与非均匀B样条
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13贝塞尔曲线与路径平滑
高阶贝塞尔、分段贝塞尔、曲率连续性
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14多项式轨迹
五次多项式、七次多项式、最小加加速度轨迹生成
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15最小化Jerk轨迹
原理、QP求解、边界条件约束
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16路径平滑优化
基于凸优化的平滑方法、二次规划 (QP) 求解器
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17速度规划概述
速度曲线类型 (梯形、S形)、时间最优与舒适性权衡
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18梯形速度规划
加速-匀速-减速三段式、参数计算与实现
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19S形速度规划
加加速度约束、七段式S曲线、平滑启停
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20时间最优速度规划
基于动力学约束、数值积分法
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21ST图与速度规划
速度障碍物、ST图构建、动态规划求解
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22SL图与路径速度解耦
Frenet坐标系、SL投影、独立优化
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23Frenet坐标系详解
纵向与横向运动、坐标变换公式
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24基于Frenet的轨迹规划
横向轨迹生成、纵向速度规划、代价函数
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25约束处理
运动学约束 (最大速度/加速度)、动力学约束 (轮胎力)、安全约束
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26多目标优化
帕累托前沿、加权求和法、NSGA-II简介
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27仿真环境搭建
Python + Matplotlib / Carla / ROS Gazebo 基础
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28完整项目实战 (上)
全局路径规划 + 轨迹平滑 + 速度规划流水线
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29完整项目实战 (下)
代码调试、参数调优、性能评估
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30课程总结与进阶方向
学习路径推荐、前沿技术 (MPC、ILQR、Learning-based)
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