01
规划控制概述
自动驾驶分级 · 规划控制模块位置 · 核心任务与挑战
概览入门
02
坐标系与坐标变换
全局/局部/车辆坐标系 · 平移旋转 · 欧拉角 · 四元数
基础数学
03
车辆运动学模型
自行车模型 · 阿克曼转向 · 运动学微分方程
模型推导
04
路径规划基础
问题定义 · 图搜索 · Dijkstra · A*原理与实现
搜索算法
05
A*算法实战
代码实现 · 启发式函数 · 栅格地图路径搜索
实战Python
06
混合A*算法
状态空间采样 · Reeds-Shepp曲线 · 泊车场景
泊车高级
07
曲线插值与拟合
多项式 · 贝塞尔 · B样条 · 路径平滑
平滑曲线
08
路径平滑优化
代价函数设计 · 二次规划 · 优化平滑
优化QP
09
速度规划基础
ST图概念 · 梯形速度规划 · 问题定义
速度ST图
10
S-T图与速度决策
动态障碍物避让 · 速度决策 · 曲线生成
决策避障
11
多项式速度规划
三次/五次多项式 · Jerk最小化 · 速度规划
多项式舒适
12
Frenet坐标系
Frenet定义 · 笛卡尔转换 · 规划优势
坐标系核心
13
基于Frenet的轨迹规划
横向/纵向规划 · 轨迹生成 · 代价评估
轨迹Frenet
14
Lattice Planner
状态采样 · 轨迹生成 · 代价评估 · 选择
采样规划
15
EM Planner
期望最大化框架 · 路径速度解耦优化
解耦优化
16
控制理论基础
开/闭环控制 · PID原理 · P/I/D参数
控制PID
17
PID控制实战
代码实现 · Ziegler-Nichols · 纵向控制
实战调参
18
线性二次型调节器 LQR
LQR原理 · 黎卡提方程 · 横向控制
LQR最优
19
模型预测控制 MPC 基础
MPC原理 · 预测模型 · 滚动优化 · 约束
MPC预测
20
MPC实战
线性MPC代码 · 轨迹跟踪 · 约束调参
实战跟踪
21
非线性MPC
非线性模型 · 实时迭代 · 极限工况
NMPC高级
22
纵向控制
油门/制动 · 速度跟踪 · ACC自适应巡航
纵向ACC
23
横向控制
转向控制 · 路径跟踪 · 纯跟踪 · Stanley
横向跟踪
24
横纵向耦合控制
动力学耦合 · 协同策略 · 弯道控制
耦合协同
25
状态估计与传感器融合
卡尔曼滤波 · 扩展卡尔曼 · 车辆状态估计
估计融合
26
行为规划
有限状态机 · 决策树 · 变道/超车/路口
行为决策
27
场景理解与预测
意图预测 · 轨迹预测 · 交互预测
预测交互
28
规划控制仿真环境搭建
Python仿真框架 · CARLA/SUMO · 测试流程
仿真环境
29
规划控制算法评估
评价指标 · 测试场景 · A/B测试
评估指标
30
综合实战项目
感知到控制完整链路 · 高速/城市道路场景
实战综合