限时特价 :
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学习时长
8周/建议每周至少六小时
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答疑服务
专属微信答疑群/讲师助教均参与
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作业批改
每章节设计作业/助教及时批改评优
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课程有效期
一年/告别拖延,温故知新
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支持花呗分期
- 第1章: 导论
- 第1节: 课程介绍
- 第2节: 运动规划方法分类
- 第3节: 常用地图结构
- 第4节: 实践作业
- 第2章: 基于搜索的路径规划
- 第1节: 图搜索基础
- 第2节: Dijkstra 和A*算法
- 第3节: JPS算法
- 第4节: 实践作业
- 第3章: 基于采样的规划算法
- 第1节: Feasible path planning methods
- 第2节: Optimal Path Planning Methods
- 第3节: Accelerate Convergence
- 第4节: 实践作业
- 第4章: 动力学约束下的运动规划
- 第1节: 动力学概念介绍
- 第2节: 状态栅格搜索算法
- 第3节: 两点边界值最优控制问题
- 第4节: 混合A*算法
- 第5节: 动力学约束RRT*算法
- 第6节: 实践作业
- 第5章: 最优轨迹生成
- 第1节: preliminaries
- 第2节: multicopter dynamics and differential flatness
- 第3节: trajectory optimization for multicopters
- 第4节: 实践作业
- 第6章: 模型预测控制与运动规划
- 第1节: reactive control & optimal control
- 第2节: Model Predictive Control (MPC)
- 第3节: linear MPC
- 第4节: others MPC methods
- 第5节: 实践作业
- 第7章: 集群机器人运动规划
- 第1节: Multi-Agent Path Finding
- 第2节: VO类多机避障算法
- 第3节: 集群机器人编队算法
- 第4节: 分布式集群规划
- 第5节: Formation
- 第8章: 移动机器人局部规划:经典框架及案例
- 第1节: Fast-planner算法原理与代码讲解
- 第2节: Ego-planner算法原理及代码讲解
- 第3节: Occupancy Grid Map
- 第4节: Euclidean Signed Distance Field
请选择自己感兴趣的领域
