          自主移动机器人培训

01
移动机器人概述
了解移动机器人的应用需求、发展历史、主要移动方式、关键性能和自主移动问题

1.1 移动机器人简介
1.2 主要移动方式
1.3 关键性能和自主移动问题
02
轮式移动机器人运动学建模
掌握运动学建模概念、轮式移动机器人运动学建模要素、轮子类型和组合方式、运动学建模方法、机动度概念和计算方法

2.1 什么是运动学建模
2.2 主要轮子类型
2.3 轮子排布方式
2.4 基于作用的运动学建模
2.5 基于约束的运动学建模
2.6 轮式移动机动度分析
03
导航规划之路径规划
掌握导航规划基本概念和问题分解，路径规划基本概念和主要分类，掌握分辨率完备的拓扑连通图构建、路径搜索方法，概率完备的连通图构建三方面的经典方法及其优缺点和适用处

3.1 基本概念
3.2 分辨率完备的拓扑连通图构建
3.2.1 行车图法
3.2.2 单元分解法
3.2.3 人工势场法
3.3 路径搜索方法
3.3.1 深度优先法和Dijstra算法
3.3.2 启发式搜索A*算法
3.3.3 蚁群算法
3.4 概率完备的连通图构建
3.4.1 PRM
3.4.2 RRT
04
导航规划之避障规划
掌握避障规划和路径规划的区别和关系，掌握经典避障规划方法的基本思想和优缺点

4.1 Bug算法
4.2 向量势直方图法
4.3 动态窗口法DWA
05
轨迹规划
掌握轨迹规划基本概念，与路径规划、避障规划的区别和关系，掌握一维轨迹规划基本表达和复合构建方法、以及平面轨迹规划经典方法。

5.1 基本概念
5.2 一维轨迹规划
5.2.1 基本一维轨迹
5.2.2 复合一维轨迹
5.3 平面轨迹规划
5.3.1 简介
5.3.2 图形搜索法
5.3.3 参数优化法
5.3.4 反馈控制法
06
融合导航规划
本章为拓展内容

6.1 传统导航存在问题及混合A star
6.2 弹性带算法
6.3 TEB算法
07
地图表示与局部地图构建
掌握常用地图表示方法，包括主要表达思路、优缺点和适用性，掌握如何从激光传感器数据构建局部占用栅格地图和线段特征地图构建

预备知识：概率表示与计算
7.1 简介
7.2 地图表示方法
7.2.1 点云地图
7.2.2 栅格地图
7.2.3 其他地图表示及发展趋势
7.3 局部地图构建
7.3.1 总述
7.3.2 占用栅格地图构建
7.3.3 高度栅格地图构建
7.3.4 线段特征地图构建
08
里程估计
理解里程估计的概念，和定位的差别，掌握里程估计的方式和经典方法

8.1 简介和数学定义
8.2 基于运动感知的里程估计
8.3 激光里程计
8.4 视觉里程估计
09
定位
理解定位的概念、主要定位方式，特别是概率架构下控制感知融合自定位问题的建模和分析推导，掌握概率架构下的运动建模和观测建模方法

9.1 简介
9.2 基于外部设备感知的定位
9.3 基于本体感知的定位
9.4 概率架构下控制感知融合自定位问题
9.5 马尔可夫定位公式中的运动模型
9.6 马尔可夫定位公式中的观测模型
10
马尔可夫自定位求解方法
了解马尔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 简介
10.2 扩展卡尔曼滤波
10.3 粒子滤波方法
10.4 近期定位技术发展及存在问题
11
同时定位与地图构建
本章为拓展内容

11.1 SLAM问题及发展
11.2 EKFSLAM和FASTSLAM
11.3 图优化SLAM