01
课程导论：定义与应用场景
自动驾驶、无人机、机器人；课程框架与学习路径
概述场景
02
坐标系与空间变换
全局/局部坐标系、齐次变换、欧拉角与四元数
数学坐标
03
传感器基础与数据预处理
激光雷达、摄像头、IMU、GPS；卡尔曼滤波入门
传感器滤波
04
目标检测基础
传统方法(阈值/边缘) + 深度学习(YOLO/SSD)简介
检测深度学习
05
目标跟踪基础
SORT / DeepSORT / 匈牙利算法
跟踪关联
06
状态估计与预测
卡尔曼滤波、EKF、UKF 详解
估计滤波
07
路径规划基础
Dijkstra / A* / RRT / RRT* / 路径平滑
规划搜索
08
运动规划与控制
多项式/贝塞尔轨迹、Pure Pursuit、MPC入门
控制轨迹
09
协同框架概述
串行/并行/紧耦合、信息流与反馈机制
架构耦合
10
基于跟踪的规划
动态路径规划、VO / ORCA 避障
避障预测
11
基于规划的跟踪
轨迹辅助重识别、遮挡处理与轨迹预测
重识别遮挡
12
协同优化方法
联合代价函数、帕累托最优、梯度协同
优化多目标
13
深度学习在协同中的应用
端到端协同网络、注意力机制融合
深度学习注意力
14
仿真环境搭建
ROS/Gazebo、Carla/SUMO、协同仿真平台
仿真ROS
15
数据集与评估指标
KITTI/nuScenes/Waymo；MOTA/MOTP/成功率
数据集指标
16
案例实战：自动驾驶
车辆跟踪与路径规划协同（换道/跟车/路口）
实战自动驾驶
17
案例实战：无人机
目标跟踪与航迹规划协同（侦察/编队）
实战无人机
18
案例实战：服务机器人
人体跟踪与导航协同（跟随/避障）
实战机器人
19
鲁棒性与安全性
传感器故障、通信延迟、控制障碍函数CBF
安全鲁棒
20
多智能体协同
多机器人跟踪与规划、分布式优化、一致性
多智能体分布式
21
人机交互中的协同
共享控制、意图预测、可解释性规划
人机交互共享控制
22
前沿：强化学习与模仿学习
基于RL的协同跟踪与规划、模仿学习
强化学习前沿
23
前沿：NeRF与隐式表示
神经辐射场在跟踪规划中的应用
NeRF隐式
24
前沿：大模型(LLM/VLM)探索
机器人任务规划与目标理解初步
大模型LLM
25
系统集成与部署
算法→嵌入式、C++/CUDA加速、硬件在环
部署实时
26
项目实战(一)：系统架构
基于ROS的跟踪与规划协同系统架构与模块设计
项目ROS
27
项目实战(二)：跟踪模块
跟踪模块实现与调试
项目跟踪
28
项目实战(三)：规划模块
规划模块实现与调试
项目规划
29
项目实战(四)：协同集成
协同模块集成与联合调试
项目集成
30
课程总结与未来展望
知识体系回顾、行业趋势、学习资源推荐
总结展望