• 学习时长

    10周/建议每周至少8小时

  • 答疑服务

    专属微信答疑群/讲师助教均参与

  • 作业批改

    课程配有作业/助教1V1讲评

  • 课程有效期

    一年/告别拖延,温故知新

  • 第1章: 自动驾驶规划控制概况
  • 1: 【课件】L1 Introduction.
  • 第1节: 什么是无人车, 自动驾驶的不同的等级
  • 2: 【视频】What's Autonomous Vehicle ?
  • 第2节: 无人车的基本组成部分以及功能介绍
  • 3: 【视频】General Architecture of Autonomous Vehicle
  • 第3节: 规划控制的基本组成
  • 4: 【视频】What's PnC in Autonomous Vehicle ?
  • 第4节: 课程结构-控制、规划
  • 5: 【视频】Course structure
  • 第2章: 车辆纵向控制
  • 6: 【课件】L2 Vehicle Longitudinal Control.
  • 第1节: 车辆纵向模型
  • 7: 【视频】Longitudinal Vehicle dynamics
  • 第2节: 经典控制理论
  • 8: 【视频】Classical feedback control
  • 第3节: 巡航系统
  • 9: 【视频】Cruise Control
  • 第4节: 自适应巡航系统
  • 10: 【视频】Adaptive Cruise Control
  • 第3章: 车辆横向控制
  • 11: 【课件】L3 Autonomous Vehicle.
  • 第1节: 车辆横向模型
  • 12: 【视频】Lateral vehicle dynamics
  • 第2节: 现代控制理论基础
  • 13: 【视频】Modern Control Theory Background
  • 第3节: 基于几何模型的车辆横向控制
  • 14: 【视频】Lateral control based on Geometric Model
  • 第4章: 车辆轨迹追踪的优化控制
  • 15: 【课件】L4 LQR.
  • 第1节: 车辆动力学模型
  • 16: 【视频】Lateral dynamic model
  • 第2节: 线性优化系统
  • 17: 【视频】 Linear Optimal Control
  • 第3节: 离散化
  • 18: 【视频】From continuous time to discrete time
  • 第4节: 基于LQR的轨迹追踪
  • 19: 【视频】Trajectory tracking with LGR
  • 第5节: 基于preview的轨迹追踪
  • 20: 【视频】Trajectory tracking with Preview Control
  • 第6节: 轨迹追踪方法的总结及对比
  • 21: 【视频】 Different controller comparison
  • 第5章: 基于MPC的车辆控制及轨迹规划
  • 22: 【课件】L5 Vehicle Model Predictive Controller.
  • 第1节: 什么是MPC
  • 23: 【视频】什么是MPC
  • 第2节: MPC formulation
  • 24: 【视频】MPC formulation
  • 第3节: 基于模型预测控制的车辆控制以及轨迹规划
  • 25-1: 【视频】车辆运动模型的构建
  • 25-2: 【视频】目标函数的构建
  • 25-3: 【视频】不等式约束与松弛因子
  • 第4节: MPC求解
  • 26: 【视频】主流的求解器及MPC加速
  • 第6章: 动作规划
  • 27: 【课件】L6.pdf
  • 第1节: 动作规划的任务以其基本概念
  • 28: 【视频】基本概念与术语
  • 第2节: 基于随机采样的动作规划
  • 29: 【视频】RRT与RRT*
  • 第3节: Lattice planner
  • 30: 【视频】Lattice Planner
  • 第7章: 决策规划
  • 31: 【课件】L7 FSM&BT.
  • 第1节: 决策规划的任务以其问题
  • 32: 【视频】决策规划问题引入
  • 第2节: 基于有限状态机的决策规划
  • 33: 【视频】有限状态机
  • 第3节: 基于行为树的方法
  • 34: 【视频】行为树的决策规划方法
  • 第4节: 基于部分可观的Markov决策过程
  • 35-1: 【资料】基于学习的决策规划背景知识
  • 35-2: 【视频】POMDP
  • 第5节: 基于模仿学习的决策规划
  • 36: 【视频】imitation learning
  • 第6节: 总结
  • 37: 【视频】方法总结
  • 第8章: 路径规划
  • 38: 【课件】L8 自动驾驶的路径规划
  • 第1节: 路径规划的任务以其问题
  • 39: 【视频】路径规划问题引入
  • 第2节: Dijkstra
  • 40: 【视频】Dijkstra算法原理
  • 第3节: A star
  • 41: 【视频】A star算法
  • 第4节: 自动驾驶中的路径规划
  • 42: 【视频】lane graph的损失