К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Robotics: Computational Motion Planning · LearnSpace
Назад в каталог
courseraИнженерия

Robotics: Computational Motion Planning

Курс от University of Pennsylvania
Уровень не указан≈ 11.6 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Robotic systems typically include three components: a mechanism which is capable of exerting forces and torques on the environment, a perception system for sensing the world and a decision and control system which modulates the robot's behavior to achieve the desired ends. In this course we will consider the problem of how a robot decides what to do to achieve its goals. This problem is often referred to as Motion Planning and it has been formulated in various ways to model different situations. You will learn some of the most common approaches to addressing this problem including graph-based methods, randomized planners and artificial potential fields. Throughout the course, we will discuss the aspects of the problem that make planning challenging.

Навыки, которые вы освоите

Graph TheoryRoboticsMatlabComputational ThinkingArtificial Intelligence

Программа курса

4 модулей · 31 учебных материалов

01Introduction and Graph-based Plan Methods11 материалов

Introduction

1.1: Introduction to Computational Motion PlanningВидеоComputational Motion Planning Honor CodeЧтениеMATLAB Tutorial I - Getting Started with MATLABЧтениеResources for Computational Motion PlanningЧтение

Graph-based Path Planning

Учитесь у экспертов

CJ Taylor

Professor of Computer and Information Science

Robotics: Computational Motion Planning
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 11.6 ч

4 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Бенгальский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Нидерландский, Корейский, Ория, Немецкий, Пушту, Урду, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Азербайджанский, Испанский, Дари, Хинди, Японский, Казахский, Венгерский, Польский

Часть программы вашего университета
1.2: Grassfire AlgorithmВидео
1.3: Dijkstra's AlgorithmВидео
1.4: A* AlgorithmВидео
Graph-based Planning MethodsЗадание
MATLAB Tutorial II - ProgrammingЧтение
Graph-based PlanningПрограммирование
Getting Started with the Programming AssignmentsВидео
02Configuration Space9 материалов

Configuration Space Applications

2.1: Introduction to Configuration SpaceВидео2.2: RR armВидео2.3: Piano Mover’s ProblemВидеоSetting Up your MATLAB EnvironmentЧтение

Path Planning in Configuration Space

2.4: Visibility GraphВидео2.5: Trapezoidal DecompositionВидео2.6: Collision Detection and Freespace Sampling MethodsВидеоConfiguration SpaceЗаданиеConfiguration SpaceПрограммирование
03Sampling-based Planning Methods 5 материалов

Probabilistic Road Maps

3.1: Introduction to Probabilistic Road MapsВидео3.2: Issues with Probabilistic Road MapsВидео

Rapidly Exploring Random Trees

3.3: Introduction to Rapidly Exploring Random TreesВидеоSampling-based MethodsЗаданиеRandom Sampling-based ApproachesПрограммирование
04Artificial Potential Field Methods6 материалов

Planning with Artificial Potential Fields

4.1: Constructing Artificial Potential FieldsВидео4.2: Issues with Local MinimaВидео4.3: Generalizing Potential FieldsВидеоArtificial Potential FieldsЗаданиеGradient-based PlannerПрограммирование

Conclusion

4.4: Course SummaryВидео