【Autoware入门教程】如何使用Pure Pursuit和MPC进行路径追踪

最新推荐文章于 2025-11-09 15:07:23 发布
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启动仿真环境

$ roslaunch vehicle_gazebo_simulation_launcher  world_test.launch

在这里插入图片描述

加载地图

加载已经构建好的点云地图，建图过程看如何使用NDT构建点云地图。
在这里插入图片描述

Runtime Manager设置

启动降采样节点，调整相关的参数如下图所示：
在这里插入图片描述
启动ndt_matching节点进行自主定位，还要勾选vel_pose_connect节点用作输出车辆的位姿和速度信息。其他节点操作看下图：
MPC
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Pure Pursuit
在这里插入图片描述
显

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【控制模块项目实战】pure_pursuit纯跟踪算法、模型预测控制mpc算法、twist_filter控制指令滤波输出
qq_35635374的博客
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系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 TODO:写完再整理 文章目录系列文章目录前言一、1.2.3.4.二、1.2.3.4.三、1.2.3.4.四、1.2.3.4.总结参考资料 前言 认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！ 本文先对**【无人驾驶autoware项目实战】规划-路径跟踪pathfollowing**做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章 提示：以下是本篇文章正文内容 一、 1. 2
【Autoware】PurePursuit纯跟踪控制节点
DevFrank的博客
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PurePursuit轨迹跟踪控制。
路径跟踪之Pure Pursuit控制算法
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Pure Pursuit是一种几何跟踪控制算法，也被称为纯跟踪控制算法。该算法最早由R. Wallace在1985年提出，其思想是基于当前车辆的后轮中心位置（车辆质心），在参考路径上向（称为前视距离）的距离匹配一个预瞄点，假设车辆后轮中心可以按照一定的转弯半径????行驶至该预瞄点，然后根据前视距离、转弯半径????、车辆坐标系下预瞄点的朝向角????之间的几何关系来计算前轮转角。 如上图所示，在三角形OAC中，根据正弦定理可得： 根据车辆的运动学方程，有： 所以，前轮转角为： 车辆
pure pursuit纯跟踪
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（3）当车辆还没有到预瞄点的时候就切换到下一个目标点，故无法对曲线达到100%的追踪，对于直线的效果很好；和速度关联起来（pure_pursuit的特性是：长的平滑轨迹上越小的前视距离准确度越好），对。（2）不要刻意的将pure_pursuit针对于某一特定的场景进行调整、因为会出现过拟合现象；（3）寻找目标点G，以车辆后轴为中心，Ld为半径画一个圆弧找到规划路径的交点。将车辆模型简化为自行车模型(这里默认左轮和右轮的旋转是一致的)!（5）用pure pursuit计算公式计算到达目标点所需的转向角。
基于MPC模型预测控制的路径跟踪控制探索
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learun7的博客
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基于MPC模型预测控制的路径跟踪控制，通过设置路径函数或者以点的形式设置路径，五次多项式路径，双移线路径，sin曲线路径都有，可在S函数内随意切换，同时加入了前轮侧偏角约束，可以完美运行！包括：模型，参考文档，仿真调试视频，只要安装好软件16carsim和16bmatlab，就可以按照视频调试在自动驾驶领域，路径跟踪控制是实现车辆按照预定轨迹行驶的关键技术。今天咱就来唠唠基于MPC（模型预测控制）的路径跟踪控制，这玩意儿可有意思了。
Autoware操作手册
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快速了解Autoware的功能配置
autoware中pure_pursuit控制和MPC控制解析
zhagnchegn的博客
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这里写自定义目录标题自动驾驶中的跟踪控制纯跟踪算法推导及应用车辆运动学自行车模型考虑转向角变化率的车辆运动学自行车模型未来状态量的递推优化目标函数输出控制量的滤波 自动驾驶中的跟踪控制 自动驾驶系统中控制模块的主要作用：首先获取车辆自主决策和轨迹规划的结果，在车辆的运动学和动力学约束下计算相应的控制指令，包含加速、制动、转向等，接着发布控制指令到车辆底盘执行器，从而可靠、精准地跟踪期望轨迹。 跟踪控制分为纵向控制和横向控制。 纵向控制：是对车辆纵向运动状态的控制，实现自动驾驶车辆对规划轨迹上的各点速度跟踪或
autoware路径跟踪path following
weixin_64037346的博客
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介绍路径跟踪path following的输入输出及算法流程，包括waypoint following等等。
Autoware-Pure_pursuit代码解析
tuolangtetui20的博客
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// calculation relative coordinate of point from current_pose frame 计算全局坐标系相对于机器人坐标系中的位置 geometry_msgs::Point calcRelativeCoordinate(geometry_msgs::Point point_msg, geometry_msgs::Pose current_pos
Autoware的安装及使用
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挖一个安装及使用autoware的坑，最近来填。
Autoware中pure pursuit纯跟踪算法的代码分析（二）
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无人驾驶入门--Autoware使用手册
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无人驾驶汽车系统入门 - Autoware_UsersManual_v1.1 Autoware-用于城市自主驾驶的集成开源软件，支持以下功能： 3D本地化 3D映射 路径规划 路径跟随 加速/制动/转向控制 数据记录 汽车/行人/物体检测 交通信号检测 交通灯识别 车道检测 对象跟踪 传感器校准 传感器融合 面向云的地图 连接自动化 智能手机导航 软件仿真 虚拟现实 Autoware受BSD许可证保护。请自行负责使用。为了安全使用，我们为不拥有真正自主车辆的人提供基于ROSBAG的仿真方法。如果您使用Autoware与真正的自主车辆，请在现场测试之前制定安全措施和风险评估。
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Autoware英文使用手册pdf+自动部署pdf，快速上手Autoware
MPC 自动驾驶 轨迹跟踪
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智能驾驶相关 轨迹跟踪 模型预测 Abstract—Path tracking issues of autonomous ground vehicles (AGVs) have attracted more attention in recent years with the intelligent and electrified development of vehicles. In order to make AGVs path tracking problem more flexible, regional path tracking problem is discussed in this manuscript based on model predictive control (MPC) method, where the front wheel steering angle is regarded as the control variable. The feasible region for AGVs running is determined first according to the detected road boundaries. In the following, AGVs running in this region is considered using kinematic model. Then, in order to make the actual trajectory of AGVs keep in the region and satisfy the safety requirements, MPC method is employed to design path tracking controller considering the vehicle dynamics, the actuator and state constraints. In order to verify the effectiveness of the proposed algorithm, simulations under various test conditions are carried out using a high fidelity vehicle simulator veDYNA, where the Hongqi vehicle HQ430 parameters are matched. The results obtained from the simulation illustrate that the proposed algorithm obtains good performance in dealing with the regional path tracking problem.
无人驾驶运动控制----purepursuit算法实践和理解
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purepursuit方法是基于几何追踪的路径追踪方法，基于几何的控制方法较为简单和直接，不用考虑车辆的运动学模型和动力学模型，控制时使用的参数少，能够较好的运用到实践使用中。最常用的两种方法是purepursuit方法和stanly方法。这里主要介绍purepursuit方法purepursuit建立在两个模型上，阿克曼转向几何模型和二维自行车模型。参数说明：δ：车辆的转向角；L:为车轴长度R：转弯半径K：是计算出来的圆弧的曲率ld:预瞄距离α：目标点方向与当前航向的夹角；(gx,gy)：目标点；根据阿克曼转向几何关系，可以建立车辆前轮转向角和后轮遵循的曲率之间的关系，轮的偏向角δ，与后轮划
Autoware中pure pursuit纯跟踪算法的代码分析（三）
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目录calcCurvature函数详解 calcCurvature函数详解 calcCurvature函数原型如下： double PurePursuit::calcCurvature(const geometry_msgs::Point& target) const { double kappa; const geometry_msgs::Point pt = calcRelativeCoordinate(target, current_pose_); const double den
Autoware使用(1)——数据录制与回放
m0_45388819的博客
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Autoware使用(1)——数据录制与回放 1.数据录制 (1)启动激光雷雷达:启动Autoware,找到上菜单栏的[Sensing]菜单打开。 (2)找到左侧[LIDARs]菜单,并找到对应的传感器器型号(此处以Velodyne VLP16为例), 点击[config]按钮,找到路径:/home/up/Autoware/ros/src/sensing/drivers/lidar/ packages/velodyne/velodyne_pointcloud/params/VLP16db.yaml 下的配
手把手教你使用Autoware做无人驾驶（一）--环境安装
caokaifa的博客
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最近又太忙了，嗨，每次换工作开始都要忙上一段时间，博客好久没更新了，用matlab做的混合A星泊车程序与行人轨迹预测、强化学习DQN控制交通灯的代码一直没时间放出来，忙完这段时间抽个时间写个说明文档一起放出来，现在就来记录一下Autoware的过程。 1.显卡驱动安装： 建议旧电脑的显卡驱动采用这种方式安装，因为在官网下载新的驱动安装会报： verifying archive integrity... Error in check sums xxxxxxxx xxxxxxxx，安装不成功。 这种解决
Autoware使用(2)——地图创建与加载
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Autoware使用(2)——地图创建与加载 1.创建点云地图 (1) 打开Autoware,在[Compulting]菜单栏中找到[Ndt_Mapping]选项并勾选 (2) 在[Simulation]菜单下按照之前教程1中所描述的数据播放方式播放数据，此时会在终端中看到计算处理信息输出 (3) 在终端上可以两组数据在不断增加,前边的数字表示当前的进度,后面的 数据表示从Bag播放的数据中读取的数据,由于计算性能等影响,不能让两个数 字差别太大,如果太大则暂时按下[Simulation]中的[Pusse
基于Autoware的点云建图与定位系统开发及Pure Pursuit巡线实现
该系统依托于开源自动驾驶框架Autoware，并在其基础上进行了大量定制化开发和性能优化，涵盖了从原始激光雷达点云数据采集到地图构建、实时定位、路径规划与车辆控制的完整流程。整个系统由三大核心模块构成：NDT...
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