自动驾驶规划控制算法教程：从理论到实践

• 系统介绍自动驾驶领域主流的路径规划、轨迹规划与循迹控制算法。
• 深入讲解各类算法的核心原理、数学模型和适用场景。
• 提供可直接运行的 Python 和 C++ 代码示例（核心逻辑片段，完整版参考配套仓库），帮助读者从实践中理解算法。
• 分析各算法的复杂度，并探讨其在自动驾驶系统中的实际应用与挑战。

核心技术栈 (Core Tech Stack)

• Python (版本 Python 3.8+, 库 NumPy, SciPy, Matplotlib, Pybind11 (可选, 用于C++交互))
• C++ (版本 C++17+, 库 Eigen, (可选) ROS, OSQP (用于QP)), 编译器 GCC/Clang

环境准备 (Environment Setup)

• 操作系统要求: Linux (推荐 Ubuntu 20.04+), macOS, Windows (需配置好 C++ 编译环境和 Python 环境)
• 软件安装列表: Python 3.8+, pip, CMake 3.16+, <