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学习人数
1470
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难度级别
中级
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课程时长
12时38分
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综合评分
10
￥ 1399.00
- 第1章 多机器人系统路径规划(MAPF)基础
- 1-1 MAPF是什么 （ 14:12）
- 1-2 MAPF解决什么问题 （ 04:27）
- 1-3 MAPF两个核心问题 （ 02:57）
- 1-4 MAPF应用场景 （ 03:16）
- 第2章 车辆路径规划（VRP）算法
- 2-1 VRP问题简述 （ 05:52）
- 2-2 经典VRP算法-A* （ 17:02）
- 第3章 多机器人系统全局路径规划-算法基础
- 3-1 MAPF求解思路分析 （ 08:54）
- 3-2 基于采样的全局算法-RRT （ 29:54）
- 3-3 基于图论的全局算法-BFS （ 18:52）
- 3-4 基于强化学习的全局算法-QL （ 38:02）
- 第4章 设计自己的MAPF全局算法
- 4-1 作业点评 （ 05:35）
- 4-2 系统特征提取 （ 05:57）
- 4-3 模型建立和特征分析 （ 10:48）
- 4-4 算法设计和仿真 （ 08:20）
- 4-5 增强多agentA*算法(上） （ 24:18）
- 4-6 增强多agentA*算法(下） （ 15:50）
- 第5章 MAPF局部路径优化-避障
- 5-1 作业点评 （ 09:16）
- 5-2 机器人避障-传感器与算法的珠联璧合 （ 10:22）
- 5-3 常见的局部路径优化算法 （ 05:00）
- 5-4 Bug算法及其改进 （ 30:31）
- 5-5 人工势场法及其改进 （ 40:04）
- 第6章 让机器人学会主动避障
- 6-1 认识大局观最强的避障方式- Prioritized Planning （ 31:56）
- 6-2 Revised Prioritized Planning （ 15:13）
- 6-3 Asynchronous Decentralied Prioritized Planning （ 23:55）
- 6-4 实战中的Prioritized Planning （ 02:27）
- 第7章 基于CBS的MAPF方案设计
- 7-1 CBS原理（上） （ 50:59）
- 7-2 CBS原理（下） （ 32:02）
- 7-3 CBS的优势与缺陷 （ 06:49）
- 7-4 改进CBS思路 （ 08:56）
- 7-5 直播答疑（上） （ 24:46）
- 7-6 直播答疑（下） （ 25:14）
- 第8章 完整的MAPF方案-以仓储机器人系统为例
- 8-1 Kiva系统简介 （ 19:50）
- 8-2 Kiva picking路径规划思路 （ 15:01）
- 8-3 Kiva picking 实现（上） （ 25:05）
- 8-4 Kiva picking 实现（下） （ 23:51）
- 第9章 实战：足球机器人路径规划
- 9-1 作业讲解 （ 17:45）
- 9-2 足球机器人系统分析 （ 17:52）
- 9-3 足球机器人MAPF （ 32:03）
- 第10章 进阶实战：云大脑控制无人仓储系统机器人集群路径规划
- 10-1 第九章作业讲解 （ 03:58）
- 10-2 仓储系统的分类及其演化 （ 11:29）
- 10-3 云仓系统的结构及任务调度 （ 25:39）
- 10-4 云仓机器人系统MAPF （ 04:56）
- 10-5 挑战任务 （ 07:41）
- 10-6 直播答疑 （ 21:43）
讲师提示
张洪琳
山东大学物流研究中心博士
- 讲师简介
- 研究方向包括移动机器人SLAM，物流AGV路径规划，立体仓库多穿系统优化。作为主要研发人员参与十余项大型项目，积累了丰富的移动机器人实战经验。在算法方面，深入研究凸优化问题的优化求解算法，精通优化算法的内核问题。目前专注于研产转化，致力于将前沿多车路径规划和任务调度理论应用于工程实践。正在筹备自己的创业公司，专注于柔性智能制造、MAPF、车联网。
资料下载
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【课前资料】参考文献3.924M 42次下载 -
【路径规划第1-2章】参考文献4.378M 29次下载
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【路径规划第1-2章】课件2.548M 37次下载 -
【路径规划第1-2章】作业164.646K 27次下载
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【路径规划第1-2章】作业参考代码325.209K 29次下载
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【路径规划第3章】参考文献3.083M 29次下载
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【路径规划第3章】课件2.663M 30次下载
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【路径规划第3章】代码5.549K 31次下载
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【路径规划第3章】作业145.516K 25次下载
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【路径规划第4章】参考文献36.552M 29次下载
