课程链接: https://www.coursera.org/learn/robotics-motion-planning
近年来，机器人技术的飞速发展使得自主导航和智能控制成为研究的热点。为此，选择一门系统、全面的机器人运动规划课程尤为重要。今天，我想和大家分享我在Coursera平台上学习的《Robotics: Computational Motion Planning》课程的体验与感受。这门课程由基础的图搜索算法、配置空间的概念，到采样基础的路径规划方法，以及人工势场技术，内容丰富，层次清晰，适合对机器人运动规划感兴趣的学习者。
课程内容涵盖了多种路径规划技术。第一周介绍了基于图的路径搜索方法，如广度优先搜索、Dijkstra算法和A*算法，帮助你理解机器人在离散空间中的路径搜索原理。第二周则深入配置空间的概念，让你学会如何利用数学工具将连续空间转化为离散图，从而简化运动规划问题。第三周介绍采样基础的路径规划方法，如概率路图（PRM）和快速扩展随机树（RRT），适合处理高维复杂空间。最后一周讲解人工势场法，通过模拟引力和排斥力，引导机器人避障并到达目标，方法直观且实用。
这门课程的优势在于理论与实践相结合，配有丰富的实例和动画演示，帮助理解复杂概念。同时，课程内容难度适中，适合工程师、研究人员甚至对机器人感兴趣的学生学习。无论你是机器人开发初学者，还是希望提升路径规划技术的工程师，都能从中获益良多。
总结而言，《Robotics: Computational Motion Planning》是一门值得推荐的课程，它不仅让你掌握机器人路径规划的核心技术，还能激发你对于智能机器人的浓厚兴趣。强烈建议对机器人自主导航感兴趣的朋友们报名学习，开启你的智能机器人之旅！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/robotics-motion-planning