深蓝学院

类型：学习教育
大小：108 MB
版本：3.5.1.1
更新：2025-09-21 08:27

标签：运动路线移动机器人路线规划

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深蓝学院移动机器人运动规划教程介绍

本教程深入探讨移动机器人运动规划的核心技术，全面覆盖从路径搜索到轨迹优化的全流程知识。课程由浙江大学控制科学与工程学院的高飞教授领衔开发，结合其团队在Science Robotics、IEEE TRO等顶级期刊发表的60余篇论文成果，系统讲解搜索类（A*、JPS）、采样类（RRT*）算法及基于动力学的混合算法。课程内容不仅涵盖自动驾驶和服务机器人等实际应用场景，还通过理论推导与工程实践相结合，帮助学员掌握在复杂环境下生成安全轨迹的核心能力。无论是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中获得宝贵的知识和技能。

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此外，课程还特别注重实际应用，通过丰富的案例分析和实战项目，使学员能够将所学知识迅速转化为实际工作中的解决方案。课程的设计充分考虑了不同层次学员的需求，确保每个人都能在课程中找到适合自己的学习路径。

实战驱动：企业级项目与算法落地

课程采用“理论-代码-部署”三维教学模式，提供12个脱敏企业项目案例。实战环节包括：

自动驾驶轨迹优化：基于模型预测控制（MPC）设计纵向巡航控制器，实现高速弯道场景下的轨迹跟踪；
无人机集群避障：使用VO类算法实现多无人机动态避障与编队控制；
工业机器人路径规划：结合状态栅格搜索算法，生成满足机械臂运动学约束的抓取路径。所有项目均提供ROS功能包与C++代码库，支持学员在Gazebo仿真环境中快速验证算法效果。

通过这些实战项目，学员不仅能够深入理解算法的原理，还能掌握如何在实际项目中应用这些算法。课程还提供了详细的代码注释和项目文档，帮助学员快速上手并解决实际问题。

资源赋能：持续进化的学习生态

课程配套资源包含三大核心模块：

技术工具链：提供OccupancyGridMap、ESDF地图构建工具，以及基于的轨迹优化库MINCO；
知识库：收录2015-2025年顶会论文解析、算法复杂度对比报告及工业界落地案例；
社群支持：学员可加入专属技术社群，获取讲师实时答疑与行业动态同步。数据显示，往期学员项目落地效率提升70%，其中40%的学员在6个月内完成从学习到企业级项目交付。

课程还提供了丰富的学习资源，包括视频教程、在线测试和项目评估，帮助学员全面提升自己的技能水平。社群支持模块不仅提供了与讲师和其他学员交流的机会，还定期举办线上线下的技术分享会，帮助学员了解行业最新动态。

游戏截图

应用信息

MD5值：1E5CF15DEC0D334526DB12ABC2DC720E
包名：com.shenlan.shenlxy
备案号：京ICP备19029074号-7A
备案主体：北京深蓝前沿科技有限公司

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运动路线移动机器人路线规划

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