2020年移动机器人运动规划高清视频教程(附讲义) 8章

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    移动机器人运动规划.jpg


    课程介绍:


    系统讲解运动规划的中文课程,讲述最新,最实用的planning算法原理以及工程实现。重点讲述应用/实现/工程部分,学完可以直接应用于移动机器人中。
    Path finding算法属于“前端”,我们不希望在这上面花费太多的算力和代价,因此往往会把一些高维问题转换为低维问题,找到一个粗略的可行解;Trajectory generation属于“后端”,称之为轨迹生成或者轨迹优化环节,这时候会把它变成一个真正的可行解,满足机器人动力学约束等等的一条轨迹。
    01.png


    本门课程所需要的一些知识技能:线性代数、概率论、Matlab、C++、Linux。这些技能都是机器人行业的必备。

    02.png


    这门课属于国内首次系统讲解运动规划,从此告别只能依靠博客,知乎,英文paper查找学习资料的尴尬。


    课程目录

    第1章 概述和课程介绍

    1.1课程总体介绍


    1.2课纲介绍与规划方法分类


    1.3常用地图结构与基础知识


    1.4实践演示

    第2章 基于搜索的路径规划


    2.1图搜索基础


    2.2Dijstra和Astar算法


    2.3JPS算法


    2.4实践演示与作业

    第3章 基于采样的路径规划


    3.1-3.2概率路线图算法


    3.3-3.4基于采样的最优路径规划算法

    第4章 动力学约束下的路径规划

    4.1动力学概念简介


    4.2状态栅格搜索算法


    4.3两点边界最优控制问题


    4.4混合Astar算法


    4.5动力学约束RRTstar算法

    第5章 轨迹生成


    5.1MinimumSnap1


    5.2MinimumSnap2

    第6章 软约束和硬约束下的轨迹优化


    6.1轨迹优化


    6.2作业

    第7章 基于马尔可夫决策过程的运动规划


    7.1规划中的不确定性和马尔科夫决策过程


    7.2最小最大代价规划和最小期望代价规划


    7.3值迭代和实时动态规划

    第8章 模型预测控制在运动规划的应用


    配套资料(代码、讲义)(04)20200531人工智能
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    发表于 2020-8-23 08:56:50 | 显示全部楼层
    楼主发贴辛苦了,谢谢楼主分享!我觉得一起自学吧是注册对了!
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    发表于 2020-8-26 08:25:14 | 显示全部楼层
    有的人你看不见,因为他远远走在前面....
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