移动机器人运动规划：源码实战与算法详解

 1. 为什么选择这门机器人运动规划课程   
移动机器人运动规划是人工智能与自动化领域的核心技术，本课程通过源码级实战教学，系统讲解从基础搜索算法到动力学约束的全套解决方案。课程采用"理论推导+代码实现"的双轨模式，特别适合希望深入理解算法本质并具备工程落地能力的开发者。   

课程覆盖8大核心模块，包含图搜索基础、采样规划算法、最优轨迹生成等关键技术，每个知识点都配有对应的实践演示环节，帮助学习者建立完整的知识体系。   

 2. 课程内容体系与特色亮点   
分层递进的教学设计让学习者逐步掌握：   

- 基础层：地图结构、Dijkstra/A*算法、JPS跳点搜索等经典方法   

- 进阶层：概率路线图(PRM)、RRT*等采样规划算法实现   

- 高级层：混合A*、Minimum Snap轨迹优化等工业级解决方案   

- 拓展应用：集群机器人协同规划、模型预测控制等前沿内容   

特色实践环节包含ROS环境下的真实机器人运动演示，所有算法均提供可运行的Python/C++源码，大幅降低学习门槛。   

 3. 适合哪些人群学习   
本课程特别适合：   

- 机器人相关专业的在校学生   

- 从事AGV/AMR开发的工程师   

- 智能驾驶算法研发人员   

- 需要补充运动规划知识的科研工作者   

前置要求包括基础的线性代数、概率论知识，以及Python编程能力。课程提供必要的数学补充材料，帮助学员快速补齐理论基础。   

 4. 课程模块深度解析   
第二章的搜索算法部分，不仅讲解A*算法的启发式设计，更深入分析工程实践中的开放列表优化技巧；第四章的动力学约束章节，通过状态栅格搜索案例，演示如何将物理限制转化为搜索约束条件。   

第七章的集群规划内容包含马尔科夫决策过程等高级主题，通过值迭代算法实现多机器人协同避障，这些内容在同类课程中较为罕见。   

 5. 学习收获与职业价值   
完成课程后，学习者将：   

- 掌握工业级运动规划算法的实现细节   

- 具备改进现有规划算法的能力   

- 理解如何将学术论文转化为可运行代码   

- 获得可直接复用的项目源码库   

课程强调算法鲁棒性优化和工程实现技巧，这些经验能显著提升开发者在机器人领域的职场竞争力。   

通过系统学习运动规划的核心算法与实现技巧，本课程为开发者打开智能机器人开发的大门。源码级的讲解深度和循序渐进的课程设计，使其成为掌握该领域技术的优质选择。