📘 完整课程 · 30章
速度规划与跟车策略
完整设计
🚗 从基础到实战 · 系统化学习路径
📅 2025 v2.0
🎯 中小学风格
明快·温暖
01
速度规划基础
角色与路径规划区别 · 舒适性/安全性/时效性评价指标
核心概念
02
运动学与动力学约束
自行车模型 · 加速度/加加速度 · 轮胎摩擦圆与附着极限
车辆模型
03
S-T图与速度规划
S-T图构建 · 可行域搜索 · 速度曲线生成流程
规划方法
04
梯形速度规划
梯形曲线数学描述 · 加速/匀速/减速段 · 参数计算与代码
经典算法
05
S形速度规划
平滑性优势 · 七段式S形曲线 · Jerk约束与计算
平滑规划
06
多项式速度规划
三次/五次多项式 · 边界条件 · 最小化Jerk优化
优化方法
07
基于优化的速度规划
二次规划(QP) · 目标函数(平滑性/跟踪性) · 约束处理
QP优化
08
动态规划在速度规划中的应用
DP原理 · 状态离散化 · 代价函数 · 最优回溯
动态规划
09
模型预测控制(MPC)在速度规划中的应用
MPC原理 · 预测模型 · 滚动优化与反馈校正
MPC
10
速度规划中的安全约束
碰撞检测 · 安全距离 · 速度上下限 · 动态避让
安全
11
跟车策略概述
发展历史 · GM/Gipps模型 · 评价指标
跟车基础
12
基于车头时距的跟车策略
CTH与VTH · 参数标定 · 应用局限性
时距策略
13
基于安全距离的跟车策略
MAZDA/Honda模型 · 反应时间与制动距离
安全距离
14
PID控制在跟车中的应用
PID原理 · 位置式/增量式 · 跟车参数整定
PID
15
模型预测控制(MPC)在跟车中的应用
跟车MPC建模 · 预测/控制时域 · 多目标优化
MPC跟车
16
自适应巡航控制(ACC)策略
系统架构 · 定速/跟车切换 · 舒适性与安全性权衡
ACC
17
协同自适应巡航控制(CACC)
V2V通信 · 队列稳定性 · 优势与挑战
CACC
18
跟车策略中的时延补偿
通信/执行器时延 · Smith预估器 · 基于模型补偿
时延处理
19
多目标优化在跟车中的应用
帕累托最优 · 加权求和 · NSGA-II简介
多目标
20
速度规划与跟车策略的耦合
上层规划/下层跟踪 · 接口设计 · 规划抖动处理
系统耦合
21
场景驱动的速度规划
弯道/交叉口/匝道汇入速度规划
场景规划
22
场景驱动的跟车策略
拥堵跟车 · 高速跟车 · 坡道跟车
场景跟车
23
速度规划与跟车策略的仿真验证
CARLA/SUMO/Simulink · 场景库 · 评价指标
仿真
24
速度规划与跟车策略的实车测试
实车平台 · 传感器配置 · 数据采集与场景设计
实车
25
代码实现 (C++)
模块化设计 · 数据结构 · 优化技巧
C++
26
代码实现 (Python)
快速原型 · NumPy/SciPy · 可视化调试
Python
27
故障诊断与处理
传感器/执行器故障 · 降级策略设计
故障处理
28
标准化与法规
ISO 15622 · ISO 22839 · 功能安全ISO 26262
法规
29
前沿技术
强化学习跟车 · 端到端规划 · 多模态融合
前沿
30
综合项目实战
需求分析到系统集成 · 完整代码框架 · 文档汇报
实战