• 学习时长

    八周/建议每周至少六小时

  • 答疑服务

    专属微信答疑群/讲师助教均参与

  • 作业批改

    每章节设计作业/助教及时批改评优

  • 课程奖学金

    1万元YOGO Robot奖学金

  • 任务1: 【名单】助教分组.xlsx
  • 第1章: 概述和课程介绍(INTRODUCTION AND PRELIMINARIES)
  • 第1节: 介绍(Introduction)
  • 任务2-1: 【课件】概述与课程介绍.pdf
  • 任务2-2: 【视频】课程总体介绍
  • 第2节: 课程大纲和方法分类
  • 任务3: 【视频】课纲介绍与规划方法分类
  • 第3节: 常用地图结构与基础知识
  • 任务4: 【视频】常用地图结构与基础知识
  • 第4节: 实践演示与作业
  • 任务5-1: 【作业】第1章
  • 任务5-2: 【视频】实践演示 41:30
  • 第2章: 基于搜索的路径规划(SEARCH-BASED PATH FINDING)
  • 第1节: 图搜索基础(Graph Search Basis)
  • 任务6-1: 【课件】基于搜索的路径规划(SEARCH-BASED PATH FINDING).pdf
  • 任务6-2: 【视频】图搜索基础(Graph Search Basis)
  • 第2节: Dijkstra 和A*算法(Dijkstra and A*)
  • 任务7: 【视频】Dijkstra 和A*算法(Dijkstra and A*)
  • 第3节: JPS算法(Jump Point Search)
  • 任务8: 【视频】JPS算法(Jump Point Search) 28:35
  • 第4节: 实践演示与作业
  • 任务9-1: 【视频】实践演示 02:26
  • 任务9-2: 【作业】第2章
  • 第3章: 基于采样的路径规划(SAMPLING-BASED PATH FINDING)
  • 第1节: 概率路线图算法(Probabilistic Road Map)&快速探索随机树算法(Rapidly-exploring Random Tree)
  • 任务10-1: 【课件】基于采样的路径规划(SAMPLING-BASED PATH FINDING).pdf
  • 任务10-2: 【视频】第1节: 概率路线图算法&快速探索随机树算法 54:42
  • 第2节: 基于采样的最优路径规划算法(Optimal Sampling-based Methods)&基于采样的路径规划算法进阶(Advanced Sampling-based Methods)
  • 任务11: 【视频】第2节: 基于采样的最优路径规划算法&基于采样的路径规划算法进阶 42:38
  • 第3节: 实践作业
  • 任务12: 【作业】第3章
  • 第4章: 动力学约束下的路径规划(KINODYNAMIC PATH FINDING)
  • 第1节: 动力学概念简介(Introduction)
  • 任务13-1: 【课件】第3章: 基于采样的路径规划.pdf
  • 任务13-2: 【视频】第1节: 动力学概念简介(Introduction) 12:18
  • 第2节: 状态栅格搜索算法(State Lattice Search)
  • 任务14: 【视频】状态栅格搜索算法(State Lattice Search) 40:21
  • 第3节: 两点边界值最优控制问题(State-to-state Boundary Value Optimal Control Problem)
  • 任务15: 【视频】两点边界值最优控制问题 39:46
  • 第4节: 混合A*算法(Hybrid A*)
  • 任务16: 【视频】 混合A*算法(Hybrid A*) 16:32
  • 第5节: 动力学约束RRT*算法(Kinodynamic RRT*)
  • 任务17: 【视频】动力学约束RRT*算法(Kinodynamic RRT*) 13:21
  • 第6节: 实践演示与作业
  • 任务18-1: 【视频】实践演示 02:44
  • 任务18-2: 【作业】第4章
  • 第7章: 基于马尔可夫决策过程的运动规划(MARKOV DECISION PROCESS-BASED PLANNING)
  • 第1节: 规划中的不确定性和马尔可夫决策过程(Uncertainties in Planning and MDP)
  • 任务23-1: 【课件】第7章: 基于马尔可夫决策过程的运动规划.pdf
  • 任务23-2: 【视频】规划中的不确定性和马尔可夫决策过程 33:28
  • 第2节: 最小最大代价规划和最小期望代价规划(Minimax Cost Planning and Expected Cost Minimal Planning)
  • 任务24: 【视频】 最小最大代价规划和最小期望代价规划 54:06
  • 第3节: 值迭代和实时动态规划(Value Iteration and Real-Time Dynamic Programming)
  • 任务25: 【视频】值迭代和实时动态规划 13:47
  • 第4节: 实践作业
  • 任务26: 【作业】第7章