从理论到代码：移动机器人运动规划实战指南
这门课主要针对已经接触过机器人基础控制，想要深入理解“机器人如何在大场景下自主导航”的工程人员。它不讲基础语法，而是直接切入移动机器人导航的核心——运动规划。课程内容覆盖了从静态地图构建、基于采样的路径搜索，到多机器人集群避障与编队等进阶课题。对于从事自动驾驶、AGV调度或人形机器人研发的同学来说，这是打通从感知到控制最后一公里必须掌握的硬技能。
适合什么基础的人看？
这门课对读者的数学基础有一定要求，你需要熟悉基本的向量运算和几何概念。更重要的是，你需要具备 Linux 环境下的开发能力，课程中涉及大量 ROS（机器人操作系统）的配置与调试。如果你是刚入门的新手，建议先花时间熟悉 Ubuntu 系统和 ROS 基础命令，否则在跟随课程搭建环境时会遇到较大阻力。此外，具备 C++ 编程经验能让你更专注于算法逻辑本身，而不是被底层语法卡住。
资料怎么用？先看哪几块？
建议先花时间阅读《移动机器人的运动规划.pdf》和《运动规划课程环境从零搭建过程.pdf》，这两份文档能帮你理清整体知识脉络并完成开发环境的初始化。对于初学者，第一章是重中之重，特别是关于占据栅格地图和 ESDF（扩展静态场）的部分，是后续所有规划算法的基石。在进入第七章关于集群机器人的内容前，务必先完成第三章的作业，因为那部分关于采样法路径搜索的实践是理解复杂算法的基础。资料包中的《第一章作业思路-助教Travis.pdf》和《第三章作业思路讲解》非常关键，它们能帮你规避掉很多容易掉进的坑。
学完能独立做什么？
学完这门课，你将具备独立设计复杂场景下机器人导航策略的能力。你不再只是调用现成的导航包，而是能够理解底层算法（如 A*、RRT、CBS）是如何工作的，并能够针对特定场景（如狭窄通道、动态障碍物、多机器人协同）进行算法优化。课程最后的大作业和 Project.rar 资料提供了从零构建完整系统的机会，能够让你积累一套可复用的工程代码，为后续在自动驾驶或工业机器人领域的独立开发打下坚实基础。
课程目录
开发环境准备文档ubuntu+ROS (1).pdf 直播答疑_ev.mp4 移动机器人的运动规划.pdf 运动规划第十一期经验建议分享_助教Travis.pdf 运动规划第十一期经验建议分享_助教Werner77 77 .pdf 第一章 1-1 课程介绍_ev.mp4 1-2 运动规划方法分类_ev.mp4 1-3 常用地图结构_ev.mp4 1-4 occpancy grid map_ev.mp4 1-5 esdf_ev.mp4 1-6 实践演示_ev.mp4 文件 hw_1 (1).zip L1 sec4 map.pdf 第一章作业思路-助教Travis.pdf 第一章作业补充文档.pdf 运动规划第一章课件.pdf 运动规划课程环境从零搭建过程.pdf 第七章 7-1 rule-based and search-based suboptimal solvers_ev.mp4 7-2 CBS and Enhanced CBS_ev.mp4 7-3 Velocity Obstacle_ev.mp4 7-4 Flocking model_ev.mp4 7-5 Trajectory Planning for Swarms_ev.mp4 7-6 Formation_ev.mp4 L7 集群机器人运动规划.pdf L7_Paper.zip 第三章 3-1 feasible path planning method_ev.mp4 3-2optimal path planning methods_ev.mp4 3-3 Accelerate Convergence_ev.mp4 hw_3_updated (2).rar L3 sampling based path finding.pdf 第三章作业思路讲解-助教Travis(1).pdf 第九章 Project.rar 大作业分享-葛垚.zip 大作业思路-助教Werner7777.pdf 实践项目讲解_ev.mp4 第二章 2-1 图搜索基础_ev.mp4 2-2 dijsktra asatr_ev.mp4 2-3 jps_ev.mp4 2-4 作业演示_ev.mp4 hw_2.zip motionplanningL2.pdf 第二章优秀作业分享.pdf 运动规划第二章作业思路-助教Werner7777 (1).pdf 运动规划第二章作业思路-助教Werner7777.pdf 第五章 5-1 preliminaries of motion planning_ev.mp4 5- 10 constrained case：spatial-temporal deformation_ev.mp4 5-11 homework_ev.mp4 5-2 preliminaries of trajectory planning_ev.mp4 5-3 multicopter dynamics and differential flatness_ev.mp4 5-4 flatness transformation_ev.mp4 5-5 problem formulation of trajectory optimization_ev.mp4 5-6 unconstrained case：BVP_ev.mp4 5-7unconstrained case：BIVP_ev.mp4 5-8 constrained case：convex simplification_ev.mp4 5-9 issues of convex simplification_ev.mp4 L5-Optimization-Based Trajectory Planning .pdf lec_5_homework.zip 第五章优秀作业分享-Kingstrong.pdf 运动规划第五章作业思路-助教Werner7777.pdf 第八章 8-1-Fast planer 前端模块_ev.mp4 8-2-Fast planner 后端模块_ev.mp4 8-3-Fast planner后端：B样条引入_ev.mp4 8-4-轨迹优化与时间重分配_ev.mp4 8-5-轨迹优化与时间重分配_ev.mp4 8-6 Ego-Planner_ev.mp4 8-7 代码框架解读_ev.mp4 8-8 ego-planner show_ev.mp4 L8 Map.pdf L8 sec1 Fast Planner前端.pdf L8 sec2 Fast Planner后端.pdf 第六章 6-1 reactive control & optimal control_ev.mp4 6-2 Model Predictive Control (MPC)_ev.mp4 6-3 linear MPC_ev.mp4 6-4 others MPC methods_ev.mp4 6-5 作业实践框架讲解_ev.mp4 L6 MPC.pdf L6-Car MPC HW.zip 第六章优秀作业分享.pdf 运动规划第六章作业思路分享-助教TravisHC.pdf 第四章 4-1 运动学概念简述_ev.mp4 4-2 state lattice search_ev.mp4 4-3两点边界值最优控制问题_ev.mp4 4-4 hybird a_ev.mp4 4-5 kinodynamic rrt_ev.mp4 hw_4.zip L4.pdf 第四章优秀作业分享.pdf 运动规划第四章作业思路-助教Werner7777.pdf
