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  • 學習時長

    八周/建議每周至少六小時

  • 答疑服務

    專屬微信答疑群/講師助教均參與

  • 作業批改

    每章節設計作業/助教及時批改評優

  • 課程獎學金

    1萬元YOGO Robot獎學金

  • 第3章: 基于采樣的路徑規劃(SAMPLING-BASED PATH FINDING)
  • 第1節: 概率路線圖算法(Probabilistic Road Map)
  • 第2節: 快速探索隨機樹算法(Rapidly-exploring Random Tree)
  • 第3節: 基于采樣的最優路徑規劃算法(Optimal Sampling-based Methods)
  • 第4節: 基于采樣的路徑規劃算法進階(Advanced Sampling-based Methods)
  • 第4章: 動力學約束下的路徑規劃(KINODYNAMIC PATH FINDING)
  • 第1節: 動力學概念簡介(Introduction)
  • 第2節: 兩點邊界值最優控制問題(State-to-state Boundary Value Optimal Control Problem)
  • 第3節: 狀態柵格搜索算法(State Lattice Search)
  • 第4節: 動力學約束RRT*算法(Kinodynamic RRT*)
  • 第5節: 混合A*算法(Hybrid A*)
  • 第5章: Minimum-snap軌跡生成(MINIMUM SNAP TRAJECTORY GENERATION)
  • 第1節: 微分平坦(Differential Flatness)
  • 第2節: Minimum-snap軌跡優化方法(Minimum Snap Optimization)
  • 第3節: Minimum-snap優化的閉式解(Closed-form Solution to Minimum Snap)
  • 第4節: 時間分配問題(Time Allocation)
  • 第5節: 工程實現細節(Implementation in Practice)

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