自驾车的运动规划课程介绍与评测

10 月 11, 2024 #A*算法, #Dijkstra算法, #占用网格, #多伦多大学, #机器学习, #自主驾驶, #自驾车, #行为规划, #课程评测, #运动规划

欢迎来到本课程《自驾车的运动规划》。这是多伦多大学自驾车专业的第四门课程。本课程深入探讨了自主驾驶中的主要规划任务，包括任务规划、行为规划和本地规划。在课程结束时，您将能够使用Dijkstra和A*算法在图或路网中找到最短路径，使用有限状态机选择安全行为，设计最佳规划。

本课程包含多个模块，内容丰富，结构合理。首先，我们将讨论运动规划问题的挑战及其复杂性，定义在驾驶中可能遇到的主要场景，以及影响规划的损失函数和约束条件。学员将学习如何利用占用网格及其空间和计算需求进行规划，并探索在驾驶环境中进行的任务规划，如基于图的最短路径搜索。

接下来，我们将介绍动态障碍物在行为规划中的作用，以及如何评估车辆和行人之间的碰撞时间。此外，我们也会构建一个基本的基于规则的行为规划系统，以进行高层次的驾驶行为决策，如变道和通过交叉口。

最后，课程将通过平滑的本地规划模块，将所有学习内容整合在一起，介绍如何使用参数化曲线定义路径，并进行连续曲线路径优化。整个课程以全面的理论知识和实践能力为目标，帮助学员在自主驾驶领域打下坚实的基础。

总之，这门课程不仅为希望在智能交通和自动驾驶领域发展的学员提供了理论框架和实践技能，也为未来的研究和应用奠定了良好的基础。