规划控制算法核心模块 · 课程目录

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01规划控制算法概述

自动驾驶系统架构规划控制模块定位核心算法演进历程

02坐标系统与变换

世界坐标系车辆坐标系传感器坐标系坐标变换矩阵欧拉角与四元数

03车辆运动学模型

自行车模型阿克曼转向模型运动学微分方程模型离散化方法

04路径规划基础

图搜索算法概述Dijkstra算法原理A*算法原理启发式函数设计

05混合A*算法

状态空间离散化Reeds-Shepp曲线节点扩展策略碰撞检测优化

06Lattice Planner

Frenet坐标系横向规划纵向规划轨迹采样与代价评估

动态规划与二次规划结合路径-速度解耦DP路径决策QP路径优化

08曲线插值与拟合

多项式曲线贝塞尔曲线B样条曲线三次样条插值

ST图概念速度障碍物建模动态规划速度决策二次规划速度优化

时间参数化轨迹平滑性约束jerk最小化轨迹轨迹拼接

11控制理论基础

PID控制原理前馈控制反馈控制控制系统的稳定性

12模型预测控制 (MPC)

MPC基本原理预测模型构建优化问题求解约束处理

13线性时变MPC

线性化方法时变系统建模QP求解器调用代码实现要点

非线性优化求解器SQP方法实时性优化工程实践技巧

15纯跟踪控制

几何跟踪方法预瞄距离设计自适应纯跟踪弯道性能优化

16Stanley控制

横向跟踪误差航向角误差非线性反馈与纯跟踪对比

线性二次型调节器Riccati方程求解状态反馈设计权重矩阵调参

油门/刹车标定速度PID控制加速度前馈坡道补偿策略

19横纵向协同控制

耦合问题分析解耦控制架构协同优化方法实车调试经验

有限状态机决策树基于规则的决策场景决策示例

21基于学习的规划

模仿学习强化学习基础端到端规划安全约束融合

22碰撞检测算法

包围盒方法分离轴定理栅格地图碰撞检测距离场方法

23路径跟踪误差分析

稳态误差瞬态响应曲率影响速度影响

24传感器融合与定位

卡尔曼滤波粒子滤波IMU/GPS融合车道线匹配

25地图与导航

高精地图格式车道网络模型全局路径规划A*在导航中的应用

26仿真与测试

仿真环境搭建场景构建SIL/HIL测试评价指标体系

27代码工程化

C++/Python混合编程ROS节点设计参数管理日志系统

28实时性优化

算法复杂度分析代码优化技巧多线程设计GPU加速

29功能安全与冗余

ISO 26262概述故障检测降级策略安全冗余设计

30前沿趋势与展望

端到端自动驾驶大模型应用V2X协同未来挑战