自主导航

本系列视频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，该系列涵盖了使用粒子滤波、SLAM、路径规划和扩展目标跟踪的定位。本系列文章最后讨论了如何根据地面真实场景来衡量导航系统的性能。

第一部分:什么是自主导航?导航是在一个环境中确定你的位置，并能够找出将你带向目标的路径的能力。这个视频提供了一个概述，我们如何让机器人车辆自动完成这个任务。

第2部分:理解粒子过滤器本视频介绍了粒子过滤器的高级理解，并展示了如何在蒙特卡洛定位中使用它来确定建筑物内移动机器人的姿态。

第3部分:使用姿势图优化理解SLAM这个视频提供了一些关于姿态图优化的直观感受，这是一个解决自主导航中同步定位和绘图(SLAM)问题的流行框架。

第4部分:A*和RRT路径规划本视频介绍了运动和路径规划的概述，并涵盖了解决这些问题的两种流行方法: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?在许多情况下，为了在环境中有效地导航，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:系统评估的度量现在您已经了解了整个系统，接下来将了解如何使用不同类型的指标来描述自主导航系统。