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 是一門專注於動態環境中高效安全導航的尖端技術的專業課程。

這項由講師指導的培訓（線上或線下）面向高級機器人工程師和AI研究人員，旨在幫助他們實施複雜的路徑規劃算法，以提升自動駕駛車輛的性能。

在本培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解高級路徑規劃算法的理論基礎。
• 實施RRT*、A*和D*等算法，用於實時導航。
• 針對障礙物避讓和動態環境優化路徑規劃。
• 將路徑規劃算法與感測器數據整合，以提高準確性。
• 在實際場景中評估各種算法的性能。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在實時實驗室環境中進行動手操作。

課程定制選項

• 如需為本課程定制培訓，請聯繫我們安排。

自動駕駛車輛路徑規劃入門

• 路徑規劃基礎與挑戰
• 在自動駕駛與機器人中的應用
• 傳統與現代規劃技術的比較

基於圖的路徑規劃演算法

• A*與Dijkstra演算法概述
• 在網格路徑搜尋中實現A*
• 動態變體：D*與D* Lite用於變化環境

基於採樣的路徑規劃演算法

• 隨機採樣技術：RRT與RRT*
• 路徑平滑與優化
• 處理非完整約束

基於優化的路徑規劃

• 將路徑規劃問題表述為優化問題
• 使用非線性規劃進行軌跡優化
• 基於梯度與無梯度的優化技術

基於學習的路徑規劃

• 深度強化學習（DRL）用於路徑優化
• 將DRL與傳統演算法整合
• 使用機器學習模型進行自適應路徑規劃

處理動態與不確定環境

• 即時回應的規劃技術
• 障礙物避開與預測控制
• 整合感知數據以實現自適應導航

評估與基準測試路徑規劃演算法

• 路徑效率、安全性與計算複雜性的指標
• 在ROS與Gazebo中模擬與測試
• 案例研究：在複雜場景中比較RRT*與D*

案例研究與實際應用

• 自動送貨機器人的路徑規劃
• 在自駕車與無人機中的應用
• 專案：使用RRT*實現自適應路徑規劃器

總結與下一步