Add a learning path for beginners
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 48/100
- Issue 类型
- 文档
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 活跃
- 技术栈
- python
调研方向
Start with doc/EXAMPLES.md and the README to see how examples are organized and linked. Then map the stated sequence from vehicle model and course through perception, and identify how the components connect. Done means the README links to a beginner learning path with prerequisites and a component overview, and the gallery follows that path within each category without hand-maintained lists.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Problem
There is no guidance on where to start:
doc/EXAMPLES.mdis sorted alphabetically, so "EKF vs UKF vs Particle Filter Comparison" comes before the basic EKF, and "Hybrid A*" before "A*".- Nothing explains prerequisites (linear algebra, probability) or how the components connect (State → Vehicle → Sensors → Localizer/Controller → Visualizer).
Expected fix
- A "Start here" learning path (e.g. vehicle model and course → path tracking → localization → mapping → path planning → perception), linked from the README
- An overview of how the components are connected
- Make the gallery order follow the learning path within each category, without reintroducing hand-maintained lists (to be designed)
- 主要语言
- Python
- 星标
- 1.9k
- 派生
- 313
- 平均合并
- 9 天 10 小时
- 30 天内合并 PR
- 7
环境准备
在浏览器里用你自己的 GitHub 账号启动这个项目的开发容器。
- 提供 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 没有 Pull Request 模板
- 没有贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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