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          自主移動(dòng)機(jī)器人培訓(xùn)

01
移動(dòng)機(jī)器人概述
了解移動(dòng)機(jī)器人的應(yīng)用需求、發(fā)展歷史、主要移動(dòng)方式、關(guān)鍵性能和自主移動(dòng)問(wèn)題

1.1 移動(dòng)機(jī)器人簡(jiǎn)介
1.2 主要移動(dòng)方式
1.3 關(guān)鍵性能和自主移動(dòng)問(wèn)題
02
輪式移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)建模
掌握運(yùn)動(dòng)學(xué)建模概念、輪式移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)建模要素、輪子類(lèi)型和組合方式、運(yùn)動(dòng)學(xué)建模方法、機(jī)動(dòng)度概念和計(jì)算方法

2.1 什么是運(yùn)動(dòng)學(xué)建模
2.2 主要輪子類(lèi)型
2.3 輪子排布方式
2.4 基于作用的運(yùn)動(dòng)學(xué)建模
2.5 基于約束的運(yùn)動(dòng)學(xué)建模
2.6 輪式移動(dòng)機(jī)動(dòng)度分析
03
導(dǎo)航規(guī)劃之路徑規(guī)劃
掌握導(dǎo)航規(guī)劃基本概念和問(wèn)題分解，路徑規(guī)劃基本概念和主要分類(lèi)，掌握分辨率完備的拓?fù)溥B通圖構(gòu)建、路徑搜索方法，概率完備的連通圖構(gòu)建三方面的經(jīng)典方法及其優(yōu)缺點(diǎn)和適用處

3.1 基本概念
3.2 分辨率完備的拓?fù)溥B通圖構(gòu)建
3.2.1 行車(chē)圖法
3.2.2 單元分解法
3.2.3 人工勢(shì)場(chǎng)法
3.3 路徑搜索方法
3.3.1 深度優(yōu)先法和Dijstra算法
3.3.2 啟發(fā)式搜索A*算法
3.3.3 蟻群算法
3.4 概率完備的連通圖構(gòu)建
3.4.1 PRM
3.4.2 RRT
04
導(dǎo)航規(guī)劃之避障規(guī)劃
掌握避障規(guī)劃和路徑規(guī)劃的區(qū)別和關(guān)系，掌握經(jīng)典避障規(guī)劃方法的基本思想和優(yōu)缺點(diǎn)

4.1 Bug算法
4.2 向量勢(shì)直方圖法
4.3 動(dòng)態(tài)窗口法DWA
05
軌跡規(guī)劃
掌握軌跡規(guī)劃基本概念，與路徑規(guī)劃、避障規(guī)劃的區(qū)別和關(guān)系，掌握一維軌跡規(guī)劃基本表達(dá)和復(fù)合構(gòu)建方法、以及平面軌跡規(guī)劃經(jīng)典方法。

5.1 基本概念
5.2 一維軌跡規(guī)劃
5.2.1 基本一維軌跡
5.2.2 復(fù)合一維軌跡
5.3 平面軌跡規(guī)劃
5.3.1 簡(jiǎn)介
5.3.2 圖形搜索法
5.3.3 參數(shù)優(yōu)化法
5.3.4 反饋控制法
06
融合導(dǎo)航規(guī)劃
本章為拓展內(nèi)容

6.1 傳統(tǒng)導(dǎo)航存在問(wèn)題及混合A star
6.2 彈性帶算法
6.3 TEB算法
07
地圖表示與局部地圖構(gòu)建
掌握常用地圖表示方法，包括主要表達(dá)思路、優(yōu)缺點(diǎn)和適用性，掌握如何從激光傳感器數(shù)據(jù)構(gòu)建局部占用柵格地圖和線(xiàn)段特征地圖構(gòu)建

預(yù)備知識(shí)：概率表示與計(jì)算
7.1 簡(jiǎn)介
7.2 地圖表示方法
7.2.1 點(diǎn)云地圖
7.2.2 柵格地圖
7.2.3 其他地圖表示及發(fā)展趨勢(shì)
7.3 局部地圖構(gòu)建
7.3.1 總述
7.3.2 占用柵格地圖構(gòu)建
7.3.3 高度柵格地圖構(gòu)建
7.3.4 線(xiàn)段特征地圖構(gòu)建
08
里程估計(jì)
理解里程估計(jì)的概念，和定位的差別，掌握里程估計(jì)的方式和經(jīng)典方法

8.1 簡(jiǎn)介和數(shù)學(xué)定義
8.2 基于運(yùn)動(dòng)感知的里程估計(jì)
8.3 激光里程計(jì)
8.4 視覺(jué)里程估計(jì)
09
定位
理解定位的概念、主要定位方式，特別是概率架構(gòu)下控制感知融合自定位問(wèn)題的建模和分析推導(dǎo)，掌握概率架構(gòu)下的運(yùn)動(dòng)建模和觀測(cè)建模方法

9.1 簡(jiǎn)介
9.2 基于外部設(shè)備感知的定位
9.3 基于本體感知的定位
9.4 概率架構(gòu)下控制感知融合自定位問(wèn)題
9.5 馬爾可夫定位公式中的運(yùn)動(dòng)模型
9.6 馬爾可夫定位公式中的觀測(cè)模型
10
馬爾可夫自定位求解方法
了解馬爾可夫自定位求解的主要方法，各方法的基本思想和有缺蒂娜

10.1 簡(jiǎn)介
10.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波
10.3 粒子濾波方法
10.4 近期定位技術(shù)發(fā)展及存在問(wèn)題
11
同時(shí)定位與地圖構(gòu)建
本章為拓展內(nèi)容

11.1 SLAM問(wèn)題及發(fā)展
11.2 EKFSLAM和FASTSLAM
11.3 圖優(yōu)化SLAM