01
路径跟踪系统概述
什么是路径跟踪、应用场景（自动驾驶、机器人导航）、系统组成与核心挑战。
概念基础
02
车辆运动学模型
自行车模型、阿克曼转向几何、车辆状态表示（x, y, yaw, velocity）。
运动学建模
03
参考路径生成
全局路径规划概念、路径离散化与插值（线性插值、样条插值）、路径坐标系转换。
规划插值
04
纯跟踪算法 (Pure Pursuit)
基本原理、前视距离选择、横向误差计算、Python实现与仿真。
控制几何法
05
Stanley 方法
基本原理、横向误差与航向误差、前馈控制、Python实现与对比。
控制非线性
06
模型预测控制 (MPC) 入门
MPC基本思想、预测模型、优化目标与约束、与纯跟踪的对比。
MPC优化
07
线性时变 MPC (LTV-MPC)
线性化车辆模型、MPC 问题构建、二次规划求解、Python 实现。
LTVQP
08
PID 控制在路径跟踪中的应用
位置环 PID、速度环 PID、参数整定方法、仿真验证。
PID经典
09
路径跟踪中的误差分析
横向误差、纵向误差、航向误差、误差收敛性分析。
分析指标
10
仿真环境搭建
Python 仿真框架选择（Pygame、Matplotlib）、车辆与路径可视化、实时数据记录。
工具可视化
11
基于 Python 的车辆动力学仿真
简单动力学模型（侧偏刚度、轮胎力）、与运动学模型的对比。
动力学仿真
12
路径平滑处理
路径曲率约束、B样条曲线平滑、梯度下降平滑算法。
平滑样条
13
速度规划与跟踪
速度曲线生成（梯形速度、S形速度）、速度跟踪控制器设计。
速度规划
14
考虑执行器延迟的路径跟踪
延迟模型、Smith 预估器、鲁棒性分析。
延迟鲁棒
15
路径跟踪中的鲁棒控制
参数不确定性建模、H∞控制简介、滑模控制（SMC）基础。
鲁棒SMC
16
多传感器融合在路径跟踪中的应用
GPS/IMU 融合、卡尔曼滤波、状态估计对跟踪性能的影响。
融合滤波
17
路径跟踪系统硬件在环 (HIL) 仿真
HIL 概念、实时仿真器、接口设计。
HIL实时
18
基于 ROS 的路径跟踪仿真
ROS 基础、导航栈、路径跟踪节点实现。
ROS导航
19
路径跟踪性能评价指标
均方根误差（RMSE）、最大误差、跟踪时间、舒适度评价。
评价指标
20
参数灵敏度分析
前视距离对纯跟踪的影响、MPC 权重矩阵调参、仿真实验设计。
灵敏度调参
21
非线性 MPC (NMPC) 在路径跟踪中的应用
非线性模型、求解方法（SQP、内点法）、实时性挑战。
NMPC非线性
22
路径跟踪中的避障策略
动态窗口法（DWA）、弹性带法（Elastic Band）、与路径跟踪的耦合。
避障DWA
23
基于学习的路径跟踪
模仿学习、强化学习（DDPG、PPO）在路径跟踪中的应用。
学习RL
24
路径跟踪系统故障诊断
传感器故障、执行器故障、基于残差的故障检测。
故障诊断
25
多车协同路径跟踪
编队控制、虚拟结构法、领航-跟随法。
协同编队
26
特殊场景下的路径跟踪
倒车路径跟踪、狭窄道路、冰雪路面。
特殊场景
27
路径跟踪系统的实时性优化
代码优化、算法简化、嵌入式实现考虑。
优化实时
28
路径跟踪系统测试与验证
仿真测试、场地测试、场景库构建。
测试验证
29
路径跟踪系统安全性与功能安全
ISO 26262 简介、ASIL 等级、安全机制设计。
安全ISO
30
综合项目实战
从零搭建一个完整的路径跟踪仿真系统，包含路径生成、控制器设计、可视化与性能评估。
实战综合