从零开始学习自动驾驶决策规划

从入门到掌握的一系列讲解，其中涵盖的内容如下：

前言课
第一节-ros工程的创建
第一节-运行环境和工程目录简介

第二节-工程运行和小车模型搭建简介
第二节-车辆里程计

第三节-整体架构思路
第三节-地图路线构建方法
第三节-参考线平滑函数
第三节-参考线平滑原理（一）
第三节-参考线平滑原理（二） 

第四节-lqr控制器、pid控制器、stanley控制器、pure_pursuit控制器代码简介

第五节-局部规划器代码简介
第五节-Frenet坐标系和参考线参数计算

第六节-模拟障碍物的生成函数介绍
第六节-模拟障碍物的生成方法介绍
第六节-障碍物函数类的介绍

第七节-基于Frenet采样规划原理（一）
第七节-基于Frenet采样规划原理（二） 
第七节-基于Frenet采样规划原理（三） 
第七节-基于Frenet采样规划总结
第七节-基于Frenet采样规划的补充-停止模式

第八节-Lattice规划算法-函数介绍（第八节-Lattice规划算法原理一）
第八节-Lattice规划算法-障碍物的SL图和ST图（一） （第八节-Lattice规划算法原理二-障碍物的SL图和ST图）
第八节-Lattice规划算法-障碍物的SL图和ST图（二） （第八节-Lattice规划算法原理三-障碍物的SL图和ST图）
第八节-Lattice规划算法-巡航模式的速度采样           （第八节-Lattice规划算法原理四-巡航模式的速度采样）
第八节-Lattice规划算法-超车和跟车速度采样（一） （第八节-Lattice规划算法原理五-超车和跟车速度采样）
第八节-Lattice规划算法-超车和跟车速度采样（二） （第八节-Lattice规划算法原理六）
第八节-Lattice规划算法-横向采样与二次规划           （第八节-Lattice规划算法原理七-横向采样与二次规划）
第八节-Lattice规划算法-二次规划（一）                 （第八节-Lattice规划算法原理八-二次规划）
第八节-Lattice规划算法-二次规划（二）                    （第八节-Lattice规划算法原理九-二次规划）
第八节-Lattice规划算法-二次规划（三）                     （第八节-Lattice规划算法原理十-二次规划）
第八节-Lattice规划算法一-代价函数               （第八节-Lattice规划算法原理十一-代价函数）
第八节-Lattice规划算法-合成函数和碰撞检测      （第八节-Lattice规划算法原理十二-合成函数和碰撞检测）
第八节-Lattice规划算法效果演示                      （第八节-Lattice规划算法效果演示）

第九节-Em规划算法-函数介绍
第九节-Em规划算法-路径规划DP介绍
第九节-Em规划算法-路径规划QP函数介绍
第九节-Em规划算法-路径规划QP原理和效果显示
第九节-Em规划算法-速度规划DP介绍
第九节-Em规划算法-速度规划QP介绍
第九节-Em规划算法-效果演示

第十节-混合A星算法（一） 
第十节-混合A星算法（二） 
第十节-混合A星算法（三） 
第十节-混合A星算法（四） 
第十节-混合A星算法（五） 
第十节-混合A星算法效果演示

第十一节-变道规划算法-变道算法介绍
第十一节-变道规划算法-Lattice超车和跟车效果演示
第十一节-变道规划算法-变道算法决策过程（一）
第十一节-变道规划算法-变道算法决策过程（二） 
第十一节-变道规划算法-效果演示

第十二节-open planner规划算法-介绍
第十二节-open planner规划算法-效果演示

第十三节-carla-ros联合仿真-carla介绍与版本选择
第十三节-carla-ros联合仿真-carla环境配置与运行
第十三节-carla-ros联合仿真-PythonAPI例子介绍
第十三节-carla-ros联合仿真-PythonAPI应用示例
第十三节-carla-ros联合仿真-ros-bridge的介绍
第十三节-carla-ros联合仿真-ros-bridge的使用
第十三节-carla-ros联合仿真-ros-bridge的代码讲解
第十三节-carla-ros联合仿真-ros-bridge的坑
第十三节-carla-ros联合仿真-ros-bridge的演示
第十三节-carla-ros联合仿真-切回ros单独仿真

carla-ros联合仿真-避开静态障碍物
carla-ros联合仿真-跟随动态障碍物

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