课程主页: https://www.coursera.org/learn/motion-planning-self-driving-cars
在现代科技的快速发展中，自驾汽车已经不再是科幻电影中的设定，而是逐渐成为现实。在这一领域，运动规划是关键技术之一。今天，我要向大家推荐来自多伦多大学的《自驾汽车的运动规划》课程，这是该校自驾汽车专项课程的第四门课程，旨在深入探讨自动驾驶的主要规划任务，包括任务规划、行为规划和局部规划。
本课程的学习内容覆盖了从基础到高级的运动规划知识，帮助学员能够找到在图形或道路网络上行驶的最短路径，应用 Dijkstra 和 A* 算法，以及使用有限状态机来选择安全行为进行执行。以下是我对这门课程的详细评测及推荐原因。
课程大纲与内容
课程包括七个模块，各模块内容丰富，并结合实际应用进行讲解。
- 模块1：规划问题 – 本模块介绍了自驾运动规划问题的复杂性和挑战，明确了驾驶中遇到的主要场景、损失函数以及影响规划的约束条件。
- 模块2：规划中的映射 – 学习占用网格的构建和优化，这是一种用于机器人学中的基本数据结构。
- 模块3：驾驶环境中的任务规划 – 重点讲解最短路径搜索，包括 Dijkstra 和 A* 搜索算法。
- 模块4：动态障碍物交互 – 该模块涉及动态障碍物的处理，帮助学员评估与车辆和行人之间的碰撞时间。
- 模块5：行为规划原则 – 建立基本的规则基础行为规划系统，进行高层次的驾驶决策。
- 模块6：静态环境中的反应规划 – 学习在静态环境中进行有效路径规划的技术。
- 模块7：整合 – 平滑局部规划 – 引入参数曲线优化，提高路径的平滑度。
学习体验
课程通过理论结合实践，循序渐进，确保学生能够在鞭策和指导下掌握复杂的运动规划技术。各模块均设有交互式编程任务及案例分析，极大地提升了学习的参与感和趣味性。
总结与推荐
总的来说，《自驾汽车的运动规划》课程非常适合希望深入了解自动驾驶技术和运动规划的学员。无论是学术研究还是实际应用，它都能提供坚实的理论基础和实践经验。强烈推荐给对自动驾驶技术感兴趣的学者和工程师！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/motion-planning-self-driving-cars