从A到B的全局路径规划
📚 入门 · 实战 · 30章
01
全局路径规划概述
什么是路径规划 · 为什么需要全局规划 · 数学建模
02
环境地图表示
栅格地图 · 几何地图 · 拓扑地图对比
03
坐标系与坐标变换
全局/局部坐标系 · 齐次变换矩阵
04
图搜索基础
图论概念 · 邻接矩阵 · 邻接表
05
广度优先搜索 BFS
算法原理 · 伪代码 · 栅格地图应用
06
深度优先搜索 DFS
算法原理 · 与BFS对比 · 适用场景
07
Dijkstra算法
最短路径原理 · 步骤 · 时间复杂度
08
A*算法（上）
启发式函数 · 曼哈顿距离 · 欧几里得距离
09
A*算法（下）
实现细节 · 权重调整 · ROS实践
10
D*算法
动态重规划 · LPA* · D* Lite
11
RRT算法
快速随机搜索树 · 非结构化环境
12
RRT*算法
渐进最优性 · 重布线 · 对比RRT
13
PRM算法
概率路线图 · 构建与查询 · 高维空间
14
Hybrid A*算法
连续状态空间 · 自动驾驶应用
15
路径平滑处理
B样条 · 贝塞尔 · 多项式插值
16
轨迹生成
时间参数化 · 速度/加速度约束 · 梯形规划
17
碰撞检测
包围盒 · 分离轴定理 · 栅格检测
18
多机器人路径规划
冲突解决 · 优先级规划 · 协同A*
19
动态窗口法 DWA
局部+全局规划 · 速度空间搜索
20
TEB算法
时间弹性带 · 优化目标 · 实时性
21
基于学习的路径规划
强化学习基础 · DQN应用
22
深度强化学习规划
PPO · 模仿学习 · 端到端规划
23
神经网络路径规划
A*与神经网络结合 · 学习启发式
24
ROS导航栈
move_base · costmap · global_planner
25
代价地图 Costmap
膨胀层 · 障碍层 · 静态/动态层
26
路径规划评估指标
路径长度 · 计算时间 · 成功率 · 平滑度
27
仿真环境搭建
Gazebo · Stage · 传感器模拟
28
真实机器人部署
SLAM · 全局规划器参数调优
29
路径规划中的挑战
局部极小值 · 狭窄通道 · 动态障碍物
30
综合项目实战
从A到B完整路径规划系统设计与实现