第1章
路径规划概述
什么是路径规划 · AGV/机器人/自动驾驶 · 安全性/平滑性/实时性
概念应用
第2章
全局与局部路径规划
区别与联系 · A*/Dijkstra/RRT/DWA/TEB · 参数整定重要性
概览算法
第3章
A*算法原理与参数解析
启发式函数 · 网格代价 · 搜索策略 · openlist/closelist
A*原理
第4章
A*参数整定实战
启发式权重 · 网格分辨率 · 搜索步长调优
调参实战
第5章
Dijkstra算法原理与参数
与A*对比 · 代价累积 · 无启发式搜索特性
Dijkstra原理
第6章
Dijkstra参数整定实战
代价函数设计 · 地图预处理 · 边界条件处理
调参实战
第7章
RRT算法原理与参数
随机采样 · 扩展步长 · 目标偏向概率 · 碰撞检测
RRT原理
第8章
RRT参数整定实战
采样策略 · 步长选择 · 最大迭代 · 路径平滑
调参RRT
第9章
RRT*与Informed RRT*
渐进最优性 · 重连机制 · 椭圆采样区域参数
RRT*优化
第10章
Hybrid A*算法
连续状态空间 · Reeds-Shepp曲线 · 非完整约束参数
Hybrid A*车辆
第11章
局部路径规划概述
动态环境 · 实时性要求 · 与全局规划衔接
局部概述
第12章
DWA算法原理与参数
速度空间采样 · 评价函数 · 预测轨迹
DWA原理
第13章
DWA参数整定实战
速度分辨率 · 加速度限制 · 评价权重调优
调参DWA
第14章
TEB算法原理与参数
时间弹性带 · 图优化 · 约束条件
TEB原理
第15章
TEB参数整定实战
优化权重 · 时间分辨率 · 障碍物膨胀半径
调参TEB
第16章
MPC路径跟踪
模型预测控制原理 · 预测时域 · 控制时域 · 代价函数
MPC跟踪
第17章
MPC参数整定实战
权重矩阵Q/R · 约束松弛 · 采样时间 · 实时性
调参MPC
第18章
路径平滑算法
B样条 · 贝塞尔 · 多项式插值 · 平滑度影响
平滑曲线
第19章
碰撞检测与代价地图
膨胀层 · 障碍物层 · 静态层 · 动态层配置
代价地图碰撞
第20章
代价地图参数整定
膨胀半径 · 障碍物衰减 · 更新频率 · 分辨率
调参地图
第21章
多传感器融合与路径规划
激光雷达 · 视觉 · IMU融合对参数的影响
融合传感器
第22章
动态障碍物处理
预测模型 · 速度障碍法(VO) · 避障安全性参数
动态避障
第23章
路径规划中的时间约束
时间最优 · 能量最优 · 混合优化目标参数
优化时间
第24章
参数整定方法论
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化 · 遗传算法
方法论调优
第25章
仿真环境搭建
Gazebo/Stage/Matlab · 参数可视化 · 性能评估
仿真环境
第26章
实车/实机部署参数迁移
仿真到实物差异 · 鲁棒性调整 · 安全边界
部署迁移
第27章
ROS Navigation Stack参数详解
move_base · global_planner · local_planner配置
ROS导航
第28章
参数整定案例分析（一）
AGV仓储场景 · 全局与局部参数协同调优
案例AGV
第29章
参数整定案例分析（二）
自动驾驶城区 · 动态参数调整策略
案例自动驾驶
第30章
参数整定最佳实践与总结
常见陷阱 · 调试工具 · 持续优化流程
总结最佳实践