🧭 全栈方案实战 融合规划与控制

📚 30章 · 从入门到部署
01
全局概览：什么是融合规划与控制？为什么需要全栈方案？行业痛点与解决思路。
概念破冰 · 全栈思维 · 痛点拆解
02
系统架构设计：感知-规划-控制闭环，模块间通信机制（ROS 2 / LCM），时间同步与延迟补偿。
闭环架构 · ROS2/LCM · 同步补偿
03
环境建模：栅格地图、ESDF、Voxel Map，动态障碍物表示，语义地图融合。
栅格/ESDF/体素 · 动态语义
04
全局路径规划：A* 与 Hybrid A*，Lattice Planner，Lanelet2 地图下的路线生成。
A*/Hybrid A* · Lattice · Lanelet2
05
局部轨迹优化：B样条曲线、Minimum Snap/Jerk，软约束与硬约束优化（OSQP）。
B样条 · Min Snap/Jerk · OSQP
06
运动学与动力学约束：自行车模型、阿克曼模型，加速度/曲率/侧滑约束建模。
自行车/阿克曼 · 曲率侧滑
07
模型预测控制（MPC）基础：MPC 原理，线性 MPC 与非线性 MPC，代价函数设计。
MPC原理 · 线性/非线性 · 代价设计
08
MPC 在轨迹跟踪中的应用：横向控制（Stanley / Pure Pursuit vs MPC），纵向控制（PID vs MPC）。
横向/纵向 · Stanley vs MPC
09
状态估计与融合：卡尔曼滤波（KF/EKF/UKF），粒子滤波，IMU+GPS+轮速计融合。
KF/EKF/UKF · 粒子滤波 · 多传感器
10
行为决策：有限状态机（FSM），行为树（Behavior Tree），基于规则的决策与学习型决策。
FSM · Behavior Tree · 规则/学习
11
交互预测：基于意图的预测，社会力模型，LSTM/Transformer 轨迹预测。
意图预测 · 社会力 · Transformer
12
端到端规划控制：Imitation Learning（模仿学习），Reinforcement Learning（强化学习）在规划中的应用。
模仿学习 · 强化学习 · 端到端
13
仿真环境搭建：Gazebo + ROS 2，CARLA，AirSim，SUMO 联合仿真。
Gazebo/ROS2 · CARLA · AirSim · SUMO
14
硬件在环（HIL）测试：嵌入式平台部署（NVIDIA Orin / Xavier），实时性优化。
Orin/Xavier · 实时性 · HIL
15
安全与冗余：功能安全（ISO 26262），故障检测与降级策略，紧急制动与避障。
ISO 26262 · 故障降级 · 紧急避障
16
多传感器标定：LiDAR-Camera 联合标定，IMU-Camera 标定，时间戳对齐。
LiDAR-Camera · IMU-Camera · 时间对齐
17
高精地图与定位：HD Map 构建，NDT/ICP 定位，GNSS-RTK 与视觉定位融合。
HD Map · NDT/ICP · GNSS+视觉
18
路径规划进阶：RRT* / Informed RRT*，Kinodynamic RRT*，时空联合规划（ST-Planner）。
RRT*/Informed · Kinodynamic · ST
19
控制理论进阶：LQR 控制器，H∞ 鲁棒控制，自适应控制。
LQR · H∞ · 自适应控制
20
优化求解器实战：OSQP / qpOASES / CVXPY 使用，凸优化与非凸优化处理。
OSQP · qpOASES · CVXPY · 凸/非凸
21
代码工程化：C++ 与 Python 混合编程，CMake / Bazel 构建，单元测试与集成测试。
C++/Python · CMake/Bazel · 测试
22
数据驱动规划：Learning from Demonstration，GAIL，Diffusion Policy。
LfD · GAIL · Diffusion Policy
23
多智能体协同：编队控制，冲突消解，V2V/V2I 通信。
编队 · 冲突消解 · V2X
24
边缘计算与车端部署：TensorRT / ONNX Runtime 模型加速，INT8 量化。
TensorRT · ONNX · INT8量化
25
场景库与测试自动化：场景生成（OpenSCENARIO），自动化回归测试，覆盖率分析。
OpenSCENARIO · 回归测试 · 覆盖率
26
系统集成与调试：日志分析（rqt_bag / Foxglove），性能 Profiling，常见问题排查。
rqt_bag · Foxglove · Profiling
27
案例实战：园区无人配送车全栈方案（从建图到自主导航）。
无人配送 · 建图导航 · 全栈实战
28
案例实战：自动驾驶 Highway 巡航系统（L2+ 功能实现）。
高速巡航 · L2+ · 功能实现
29
前沿趋势：端到端自动驾驶（UniAD / VAD），世界模型，生成式规划。
UniAD · 世界模型 · 生成式规划
30
课程总结与职业发展：知识体系梳理，学习路径推荐，面试准备与项目经验包装。
知识体系 · 学习路径 · 面试包装
📖 融合规划与控制 · 全栈方案实战 专注资料整理