课程链接: https://www.coursera.org/learn/robotics-motion-planning
随着人工智能和机器人技术的飞速发展，机器人运动规划成为研究的热点话题。本次我为大家带来的是Coursera平台上的优质课程《Robotics: Computational Motion Planning》 。这门课程全面介绍了机器人在实际环境中如何自主制定路径的核心技术，从基础的图算法、配置空间概念，到采样基础的路径规划，再到人工势场法，内容丰富、层次分明，适合对机器人运动控制感兴趣的学习者。
课程内容包括：
1. 图算法基础：介绍了通过网格和图的方式进行路径规划的方法，包括广度优先搜索、Dijkstra算法和A*算法，帮助学生掌握基础路径搜索技巧。
2. 配置空间理论：引入配置空间的概念，讲解如何将复杂的运动环境转化为数学模型，处理障碍物的影响，为路径规划提供更抽象的视角。
3. 采样方法：介绍概率道路图（PRM）和随机快速展开树（RRT）等创新技术，解决高维复杂环境中的路径规划问题，为机器人自主导航提供强大工具。
4. 人工势场法：通过构建吸引目标和排斥障碍的势场，引导机器人安全、高效地到达目标，适合动态环境中的路径调整。
这门课程结构合理，理论结合实践，配有丰富的案例和算法示范，非常适合机器人专业的学生、自动化工程师以及对自主系统感兴趣的开发者。我个人强烈推荐这门课程，不仅可以帮助你打好机器人运动规划的基础，还能让你掌握前沿的解决方案，为未来的项目开发提供有力支持。
无论你是入门新手还是行业老手，《Robotics: Computational Motion Planning》都能为你提供宝贵的学习资源。赶快加入学习，让你的机器人更加智能、灵活吧！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/robotics-motion-planning