01
轨迹规划概述
什么是轨迹规划 · 机器人/自动驾驶应用 · 课程框架与学习路径
入门核心概念
02
坐标系与空间变换
刚体变换 · 齐次坐标 · 欧拉角与四元数 · ROS TF变换
数学基础ROS
03
运动学基础
正/逆运动学 · 雅可比矩阵 · 速度与加速度约束
运动学约束
04
路径规划与轨迹规划的区别
路径 vs 轨迹 · 时间参数化 · S形速度曲线
概念辨析速度曲线
05
多项式轨迹规划
三次/五次多项式 · 梯形速度 · S形速度曲线
多项式平滑
06
B样条曲线与贝塞尔曲线
B样条基函数 · 贝塞尔生成 · 轨迹平滑性分析
曲线平滑
07
Dubins曲线与Reeds-Shepp曲线
车辆运动学约束 · 最短路径 · 混合A*算法
车辆最短路径
08
A*算法与Dijkstra
栅格地图 · 启发式函数 · A*搜索 · Dijkstra对比
搜索经典算法
09
RRT与RRT*
快速随机搜索树 · 概率完备性 · RRT*渐进最优
随机采样最优
10
人工势场法
引力/斥力场 · 局部极小值 · 改进方法
势场避障
11
动态窗口法(DWA)
速度空间搜索 · 评价函数 · 动态避障
局部规划避障
12
时间弹性带(TEB)
轨迹优化 · 图优化框架 · 实时性分析
优化实时
13
模型预测控制(MPC)基础
MPC原理 · 预测模型 · 滚动优化
MPC预测
14
线性MPC轨迹跟踪
线性化模型 · QP求解 · 轨迹跟踪实现
线性MPCQP
15
非线性MPC轨迹跟踪
非线性模型 · SQP/内点法 · 实时性挑战
NMPC优化
16
PID控制在轨迹跟踪中的应用
位置PID · 速度PID · 串级PID
PID经典控制
17
纯跟踪算法(Pure Pursuit)
几何跟踪 · 前视距离选择 · 自适应纯跟踪
几何跟踪
18
斯坦利算法(Stanley)
横向跟踪 · 航向误差 · 稳定性分析
横向控制稳定性
19
LQR轨迹跟踪
线性二次型调节器 · 状态反馈 · LQR与MPC对比
LQR最优控制
20
轨迹跟踪中的约束处理
速度约束 · 加速度约束 · jerk约束
约束舒适性
21
轨迹跟踪中的鲁棒性
参数不确定性 · 扰动抑制 · 自适应控制
鲁棒自适应
22
多机器人轨迹规划
协同规划 · 冲突解决 · 优先级规划
多机器人协同
23
动态环境中的轨迹重规划
障碍物预测 · 滚动时域重规划 · 安全保证
动态重规划
24
轨迹规划中的优化方法
凸优化 · 非线性优化 · 代价函数设计
优化代价函数
25
轨迹规划中的机器学习方法
模仿学习 · 强化学习 · 端到端轨迹生成
机器学习端到端
26
ROS中的轨迹规划工具
MoveIt · OMPL · Tesseract · ROS Navigation Stack
ROS工具
27
仿真环境搭建
Gazebo · Carla · Matlab/Simulink仿真
仿真环境
28
实车/实物实验
传感器标定 · 硬件在环测试 · 实车调试经验
实车调试
29
轨迹规划与跟踪的评估指标
跟踪误差 · 平滑度 · 计算时间 · 成功率
评估指标
30
综合实战项目
从零搭建完整轨迹规划与跟踪系统 (AGV/自动驾驶小车)
实战综合