Advanced Path Planning Algorithms for Autonomous Vehicles

• 精通Python编程
• 具备机器人系统和控制算法的经验
• 熟悉自动驾驶车辆技术

受众

• Robotics专注于自主系统的工程师
• 专注于路径规划和导航的AI研究人员
• 从事自动驾驶技术的高级开发者

Advanced Path Planning Algorithms for Autonomous Vehicles 是一门专注于动态环境中高效安全导航的尖端技术的专业课程。

这项由讲师指导的培训（线上或线下）面向高级机器人工程师和AI研究人员，旨在帮助他们实施复杂的路径规划算法，以提升自动驾驶车辆的性能。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 理解高级路径规划算法的理论基础。
• 实施RRT*、A*和D*等算法，用于实时导航。
• 针对障碍物避让和动态环境优化路径规划。
• 将路径规划算法与感测器数据整合，以提高准确性。
• 在实际场景中评估各种算法的性能。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

自动驾驶车辆路径规划入门

• 路径规划基础与挑战
• 在自动驾驶与机器人中的应用
• 传统与现代规划技术的比较

基于图的路径规划演算法

• A*与Dijkstra演算法概述
• 在网格路径搜寻中实现A*
• 动态变体：D*与D* Lite用于变化环境

基于采样的路径规划演算法

• 随机采样技术：RRT与RRT*
• 路径平滑与优化
• 处理非完整约束

基于优化的路径规划

• 将路径规划问题表述为优化问题
• 使用非线性规划进行轨迹优化
• 基于梯度与无梯度的优化技术

基于学习的路径规划

• 深度强化学习（DRL）用于路径优化
• 将DRL与传统演算法整合
• 使用机器学习模型进行自适应路径规划

处理动态与不确定环境

• 即时回应的规划技术
• 障碍物避开与预测控制
• 整合感知数据以实现自适应导航

评估与基准测试路径规划演算法

• 路径效率、安全性与计算复杂性的指标
• 在ROS与Gazebo中模拟与测试
• 案例研究：在复杂场景中比较RRT*与D*

案例研究与实际应用

• 自动送货机器人的路径规划
• 在自驾车与无人机中的应用
• 专案：使用RRT*实现自适应路径规划器

总结与下一步