01
课程导论
路径规划与跟踪控制概述 · 误差来源分析 · 课程目标与学习路径
概览入门
02
坐标系与位姿表示
全局坐标系 · 局部坐标系 · 齐次变换矩阵 · 欧拉角与四元数
数学基础坐标
03
运动学模型基础
阿克曼模型 · 差速模型 · 单车模型 · 运动学约束分析
运动学底盘
04
全局路径规划基础
Dijkstra算法原理 · A*算法原理 · 栅格地图构建
搜索栅格
05
A*算法实战
启发函数设计 · 邻域搜索策略 · 路径平滑处理 · 代码实现
实战A*
06
RRT与RRT*算法
快速随机搜索树原理 · RRT*渐进最优性 · 双向RRT
随机采样最优
07
Hybrid A*算法
状态格搜索 · Reeds-Shepp曲线 · 非完整约束处理
混合A*运动学
08
Lattice Planner
状态格采样 · 横向/纵向规划 · 轨迹生成与评估
采样轨迹
09
局部路径规划概述
全局与局部规划的关系 · 动态环境挑战 · 实时性要求
局部动态
10
DWA算法
动态窗口法原理 · 速度空间采样 · 评价函数设计
DWA速度
11
TEB算法
时间弹性带原理 · 图优化框架 · 障碍物约束处理
TEB优化
12
MPC路径规划
模型预测控制基础 · 预测时域与控制时域 · 约束处理
MPC预测
13
路径平滑技术
B样条曲线 · 贝塞尔曲线 · 五次多项式插值
平滑曲线
14
路径跟踪基础
跟踪误差定义 · 预瞄距离模型 · 纯跟踪算法
跟踪预瞄
15
纯跟踪算法实战
几何关系推导 · 前馈控制量计算 · 代码实现与调参
实战纯跟踪
16
Stanley算法
横向误差反馈 · 航向误差补偿 · 稳定性分析
Stanley反馈
17
LQR路径跟踪
线性二次型调节器原理 · 状态空间建模 · LQR增益计算
LQR最优
18
MPC路径跟踪
线性时变MPC · 非线性MPC · 约束处理与求解器选择
MPC约束
19
跟踪误差优化概述
误差来源分类 · 优化目标定义 · 评价指标
误差优化
20
前馈+反馈控制
前馈补偿原理 · PID反馈调节 · 前馈-反馈融合策略
前馈PID
21
自适应控制方法
参数在线辨识 · 增益调度 · 模型参考自适应控制
自适应在线
22
鲁棒控制基础
H∞控制 · 滑模控制 · 不确定性处理
鲁棒滑模
23
学习-based跟踪优化
模仿学习 · 强化学习在跟踪中的应用
学习RL
24
ILQR与DDP
迭代线性二次型调节器 · 微分动态规划 · 轨迹优化
ILQRDDP
25
多目标优化
帕累托前沿 · 加权求和法 · NSGA-II简介
多目标Pareto
26
实车部署与调试
硬件在环仿真 · 传感器延迟补偿 · 标定流程
实车HIL
27
仿真环境搭建
CARLA/ROS/Gazebo集成 · 场景设计 · 评价脚本
仿真ROS
28
综合项目实战（上）
园区自动驾驶路径规划与跟踪系统设计
项目系统
29
综合项目实战（下）
代码实现 · 调试优化 · 性能评估报告
实战评估
30
课程总结与前沿展望
端到端规划 · 大模型在规划中的应用 · 未来趋势
前沿总结