深入移动机器人运动规划 路径搜索、轨迹优化与模型预测控制全流程解析

　　课程介绍

本课程将带你深入了解移动机器人运动规划的完整技术体系，涵盖从基础路径搜索算法(A*、Dijkstra)到复杂的轨迹优化与模型预测控制(MPC)等核心技术。我们不仅会详细讲解基于采样的规划算法，还会探讨在动力学约束下如何进行高效的运动规划。此外，课程还涉及集群机器人运动规划、多智能体协同控制，以及局部规划的经典框架及案例分析。每个知识点都配有源码示例，确保你能够真正掌握并应用这些技术。无论你是机器人开发者、AI研究人员，还是对智能导航感兴趣的工程师，本课程都将为你提供完整的知识体系和实战经验!

　　课程目录

├─课件.zip

(1)\第1章 导论;目录中文件数:4个

├─1任务1-2课程总体介绍.mp4

├─1任务2课纲介绍与规划方法分类.mp4

├─1任务3常用地图结构与基础知识.mp4

├─1任务4实践演示.mp4

(2)\第2章 基于搜索的路径规划;目录中文件数:4个

├─2任务1-2图搜索基础.mp4

├─2任务2Dijstra和Astar算法.mp4

├─2任务3JPS算法.mp4

├─2任务4实践演示与作业.mp4

(3)\第3章 基于采样的规划算法;目录中文件数:2个

├─3任务1-2概率路线图算法.mp4

├─3任务2基于采样的最优路径规划算法.mp4

(4)\第4章 动力学约束下的运动规划;目录中文件数:5个

├─4任务1-2动力学概念简介.mp4

├─4任务2状态栅格搜索算法.mp4

├─4任务3两点边界最优控制问题.mp4

├─4任务4混合Astar算法.mp4

├─4任务5动力学约束RRTstar算法.mp4

(5)\第5章 最优轨迹生成;目录中文件数:2个

├─MinimumSnap1.mp4

├─MinimumSnap2.mp4

(6)\第6章 模型预测控制与运动规划;目录中文件数:2个

├─作业.mp4

├─轨迹优化.mp4

(7)\第7章 集群机器人运动规划;目录中文件数:3个

├─值迭代和实时动态规划.mp4

├─最小最大代价规划和最小期望代价规划.mp4

├─规划中的不确定性和马尔科夫决策过程.mp4

(8)\第8章 移动机器人局部规划：经典框架及案例;目录中文件数:3个

├─第八章上.mp4

├─第八章下.mp4

├─第八章中.mp4

(9)\第1章 导论\hw_1;目录中文件数:0个

(10)\第2章 基于搜索的路径规划\hw_2;目录中文件数:0个

(11)\第1章 导论\hw_1\src;目录中文件数:0个

(12)\第2章 基于搜索的路径规划\hw_2\ros版本作业;目录中文件数:0个

(13)\第1章 导论\hw_1\src\rviz_plugins;目录中文件数:0个

(14)\第2章 基于搜索的路径规划\hw_2\ros版本作业\src;目录中文件数:0个

(15)\第1章 导论\hw_1\src\rviz_plugins\build;目录中文件数:1个

├─CATKIN_IGNORE

(16)\第2章 基于搜索的路径规划\hw_2\ros版本作业\src\rviz_plugins;目录中文件数:0个

(17)\第2章 基于搜索的路径规划\hw_2\ros版本作业\src\rviz_plugins\build;目录中文件数:1个

├─CATKIN_IGNORE