标签： A*算法

课程链接: https://www.coursera.org/learn/motion-planning-self-driving-cars

随着自动驾驶技术的迅速发展，运动规划作为实现车辆自主导航的核心环节，变得尤为重要。我最近参加了由多伦多大学开设的Coursera课程《Motion Planning for Self-Driving Cars》，这门课程全面系统地介绍了自动驾驶中的运动规划任务，包括任务规划、行为规划和局部规划。课程内容丰富，适合对自动驾驶技术感兴趣的学习者深入学习。

课程亮点包括：
– 通过实例演示，帮助理解复杂的路径搜索问题，掌握Dijkstra和A*算法的实际应用。
– 引入有限状态机，学习如何安全地选择驾驶行为。
– 详细讲解环境映射技术，如占用栅格地图的构建与优化。
– 结合动态障碍物的处理方法，提升应对复杂交通环境的能力。
– 以规则为基础，学习行为决策的高层逻辑。
– 探索静态环境中的反应式路径规划及平滑路径优化技巧。

我个人觉得这门课程内容丰富、实用性强，非常适合想要深入了解自动驾驶运动规划的学生和行业从业者。课程采用理论与实践相结合的方式，配合丰富的案例分析，让学习者能将所学知识应用到实际项目中去。强烈推荐给对自动驾驶感兴趣的朋友们！

课程链接: https://www.coursera.org/learn/motion-planning-self-driving-cars

课程链接: https://www.coursera.org/learn/modernrobotics-course4

近年来，机器人技术快速发展，成为多个行业的重要推动力。对于希望进入机器人领域的学生和工程师来说，掌握机器人运动规划与控制的核心知识至关重要。Coursera平台上的《Modern Robotics: Mechanics, Planning, and Control》专业课程，特别是第四课《机器人运动规划与控制》，为学习者提供了系统而深入的学习路径。

本课程内容丰富，涵盖了机器人运动规划的基本理念，包括C空间障碍、图和树的搜索算法，以及A*算法的应用。同时，课程介绍了基于离散网格的运动规划、随机采样的规划器、虚拟势场以及非线性优化等先进技术，帮助学习者理解复杂环境下的路径规划方法。

在控制方面，课程详细讲解了机器人误差动力学的理论基础，包括一阶和二阶线性误差动力学，反馈控制系统的稳定性分析，以及机器人在不同控制命令下的运动控制技术，包括关节速度、扭矩控制、力控制以及混合运动-力控制等内容。这些内容不仅理论扎实，还配以丰富的实例，非常适合希望系统掌握机器人运动控制的学习者。

我强烈推荐对机器人感兴趣的学生、研究人员以及工程师们报名学习这门课程。它不仅能帮助你建立坚实的理论基础，还能提升实际操作能力，为未来的科研或职业发展打下坚实基础。无论你是刚入门还是有一定基础，这门课程都值得一试，让你在机器人领域走得更远！

课程链接: https://www.coursera.org/learn/modernrobotics-course4

课程链接: https://www.coursera.org/learn/modernrobotics-course4

对于热爱机器人技术的学生和行业从业者而言，Coursera上的《现代机器人学：机械、规划与控制》专项课程是一次不可多得的学习机会。特别是第4课——机器人运动规划与控制，内容丰富且实用，涵盖了从路径规划到运动控制的核心技术。课程通过详细讲解C空间障碍、图和树搜索、A*算法、随机采样规划器、虚拟势场和非线性优化，为学员提供了全面的运动规划方法。同时，课程还深入介绍了机器人控制的基础，包括线性误差动力学、反馈控制系统的稳定性，以及关节速度和扭矩的运动控制技术。无论你是希望进入机器人行业，还是打算深造，这门课程都能帮助你打下坚实的理论基础，并掌握实用的编程技巧。强烈推荐对机器人感兴趣的学习者报名学习，开启你的机器人之旅！

课程链接: https://www.coursera.org/learn/modernrobotics-course4