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本课程属于：064-自动驾驶路径规划与动态避障工程 智能汽车与新能源汽车工程 · 共 10 门相关课程，组合学习更完整。
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基于搜索算法的路径规划实战详解

共计 30 章节
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01
课程导入
路径规划的定义 · 应用领域（机器人 · 自动驾驶
课程导入路径规划的定义
02
搜索算法基础
图与树的表示 · 节点/边/代价 · 状态空间
搜索算法基础树的表示
03
无信息搜索策略
广度优先搜索（BFS） · 深度优先搜索（DFS） · 迭代加深搜索（IDS）的原理与适用场…
无信息搜索策略BFS
04
启发式搜索入门
启发函数（Heuristic）的概念 · 可采纳性与一致性 · 评估函数f(n)=g(n)+h(n)
启发式搜索入门Heuristic
05
A*算法详解
算法流程 · 伪代码 · 最优性条件
A*算法详解算法流程
06
A*算法实战
在二维栅格地图上实现A* · 使用Python编写核心代码 · 可视化路径生成过程
A*算法实战二维栅格地图上实…
07
Dijkstra算法
原理 · 与BFS和A*的关系 · 适用场景（加权图最短路径）
Dijkstra算法
08
贪心最佳优先搜索
原理 · 优缺点 · 与A*的对比
贪心最佳优先搜索原理
09
双向搜索
双向BFS与双向A*的原理 · 加速效果 · 实现要点与实战案例
双向搜索BFS
10
JPS（Jump Point Search）算法
对称性剪枝 · 跳点规则 · 在网格地图中的高效实现
JPSJump
11
D* Lite算法
动态环境下路径规划 · 增量搜索原理 · 与A*的对比
LiteD*
12
RRT（快速探索随机树）
基于采样的路径规划 · 算法流程 · 在连续空间中的应用
RRT快速探索随机树
13
RRT*与改进变体
最优RRT · 渐近最优性 · 平滑处理
RRT改进变体
14
PRM（概率路线图）
多查询路径规划 · 构建与查询阶段 · 适用场景与优缺点
PRM概率路线图
15
搜索算法性能评估
时间复杂度 · 空间复杂度 · 最优性
搜索算法性能评估时间复杂度
16
地图表示与预处理
栅格地图 · 八叉树 · 导航网格（NavMesh）
地图表示预处理
17
启发函数设计实战
曼哈顿距离 · 欧几里得距离 · 对角线距离
启发函数设计实战曼哈顿距离
18
A*算法优化技巧
二叉堆/优先队列优化 · 权重A* · 迭代加深A*（IDA*）
A*算法优化技巧二叉堆
19
多目标路径规划
多目标A* · 帕累托最优 · 在物流与交通中的应用
多目标路径规划多目标A*
20
动态障碍物处理
动态窗口法（DWA） · 速度障碍法（VO） · 与搜索算法的结合
动态障碍物处理DWA
21
路径平滑与后处理
B样条曲线 · 贝塞尔曲线 · 梯度下降平滑
路径平滑后处理
22
实战项目一
基于A*的迷宫求解器——从输入地图到…
实战项目一基于A*的迷宫求…
23
实战项目二
基于JPS的2D游戏寻路——在Uni…
实战项目二JPS
24
实战项目三
基于D* Lite的移动机器人动态避…
实战项目三Lite
25
实战项目四
基于RRT*的机械臂路径规划——在配…
实战项目四RRT
26
常见问题与调试
死循环 · 路径次优 · 启发函数不一致
常见问题调试
27
算法选型指南
不同场景（静态/动态 · 2D/3D · 离散/连续）下如何选择最合适的搜索算…
算法选型指南不同场景
28
前沿扩展
深度学习与搜索结合（如Learnin… · 分层路径规划 · 多智能体路径规划（MAPF）
前沿扩展Learnin
29
综合实战
自动驾驶场景中的全局路径规划——结合… · 处理复杂城市道路
综合实战自动驾驶场景
30
课程总结与进阶建议
核心知识点回顾 · 常见误区 · 推荐书籍//开源库
课程总结进阶建议