课程目录

• 第一章 自动驾驶规划控制概况
• PnC L1
• 【仿真配置】LGSVL-ROS
• 第1节 什么是无人车, 自动驾驶的不同的等级
• 第2节 无人车的基本组成部分以及功能介绍
• 第3节 规划控制的基本组成
• 第4节 课程结构-控制、规划
• 课前资料
• 第二章 车辆纵向控制
• 作业
• 2.5【作业】实现后的效果展示
• ROS 1.0 Project I 巡航控制系统
• ROS 2.0 src PID
• 第二章思路提示-助教夏韵凯
• 2.1
• 2.2
• 2.3
• 2.4
• L2 Vehicle Longitudinal Control
• 第三章 车辆横向控制
• 实践作业
• Project Ⅱ Stanley算法实现车辆的横向控制
• ROS 1.0 Src Stanley_vis
• ROS 2.0 src Stanley
• 第三章思路提示=助教高宇辉
• (Organized)控制规划第一期第一次在线答疑问题收集-讲师返回.docx
• 1.lateral vehicle dynamics
• 2.modern control
• 3.lateral control based on vehicle geometric model
• L3 Autonomous Vehicle
• 第一次答疑
• 第四章 车辆轨迹追踪的优化控制
• 第四章作业
• lqr_control
• Project Ⅲ LQR 轨迹跟踪
• ROS 1.0 lqr_controller_to_do
• ROS 2.0 lqr_galactic_wtih
• 第四章作业思路讲解-助教夏韵凯
• 1.lateral dynamic model
• 2.linear optimal control
• 3.离散化
• 4.基于LQR的轨迹追踪
• 5.基于preview的轨迹追踪
• 6.总结与对比
• L4 Vehicle Lateral Optimal Model
• 状态反馈
• 第五章 基于MPC的车辆控制及轨迹规划
• 实践项目（选修）
• MPC模型构建
• MPC实践代码
• Soft Constraints And Exact Penalty Functions In Model Predictive Control
• 自动驾驶控制与规划第一期第二次答疑问题收集-wuning返回.docx
• 1.什么是MPC
• 2.MPC控制器
• 3.车辆运动模型构建
• 4.目标函数构建
• 5.不等式约束和松弛因子
• 6.主流求解器及MPC加速
• L5 Vehicle Model Predictive Controller
• 第二次答疑
• 2022 控制岗位 面试题梳理
• LGSVL离线运行指南
• ROS安装参考资料
• 开课仪式
• 课程介绍及基础资料
• 自动驾驶控制与规划第一期开课仪式
• 自动控制课程相关介绍及设计原理资料
• 第六章动作规划
• 作业
• 作业代码框架ros1.0
• 作业代码框架ros2.0
• Project Ⅳ Frenet Optimal Trajectory Planner
• 第六章作业分享-陈林
• 第六章作业思路讲解-助教高宇辉
• 第四节 实践作业效果演示
• Frenet – Cartesian Transformation
• 第二节基于随机采样的动作规划
• 第三节 Lattice planner
• 第一节 动作规划的任务以其基本概念
• 课件L6
• 第七章 决策规划
• 1.决策任务的规划以其问题
• 2.基于有限状态机的决策规划(1)
• 2.基于有限状态机的决策规划
• 3.行为树的决策规划方法
• 4.基于部分客观的Markov决策过程1
• 4.基于部分客观的Markov决策过程2
• 5.基于模仿学习的决策规划
• 6.总结
• L7 F_BT
• L7 learning-based decision planning
• 基于学习的规划研究
• 基于学习的决策规划背景知识
• 第八章 路径规划
• 1.路径规划的任务以及问题
• 2.Dijkstra
• 3. A star
• 4 自动驾驶中的路径规划
• 5 在线答疑
• L8 mission planning
• 讲师答疑相关论文资料分享
• 自动驾驶控制与规划第一期第三次答疑问题收集-图南南22.8.14（讲师返回）.docx