自主导航

本视频系列概述了与自主系统导航相关的概念。在介绍了自主导航的挑战和要求之后，本系列介绍了使用粒子过滤器、SLAM、路径规划和扩展对象跟踪的定位。本系列文章最后讨论了如何根据地面实况场景衡量导航系统的性能。

第1部分：什么是自主导航？导航是指能够确定您在环境中的位置，并能够找出将您带到目标的路径。本视频概述了我们如何让机器人车辆自动完成此操作。

第2部分：了解粒子过滤器本视频介绍了对粒子过滤器的高级理解，并展示了如何将其用于蒙特卡罗定位，以确定建筑物内移动机器人的姿势。

第3部分：使用姿势图优化理解SLAM本视频提供了一些关于姿势图优化的直观信息，这是一个解决自主导航中同时定位和映射（SLAM）问题的流行框架。

第4部分：带*和RRT的路径规划本视频概述了运动和路径规划，并介绍了解决这些问题的两种常用方法：基于搜索的算法，如A*和基于采样的算法，如RRT和RRT*。

第5部分：什么是扩展对象跟踪？在许多场景中，为了在环境中有效导航，我们可能需要观察和跟踪其他对象。本视频将介绍扩展对象跟踪：返回多个传感器检测的对象。

第6部分：系统评估指标现在，您已经了解了整个系统，了解如何使用不同类型的度量来描述自主导航系统。