控制算法之纯跟踪原理

最新推荐文章于 2025-03-14 10:10:14 发布
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分类专栏： 从理论到实践的工程控制 文章标签： 算法
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博客围绕算法展开，但具体内容缺失。算法在信息技术领域至关重要，可用于解决各类问题，如排序、搜索等。

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最优化理论与自动驾驶（十）：纯跟踪算法原理、公式及代码演示
a8598671的博客
09-17 5182
纯跟踪算法（Pure Pursuit Algorithm）是一种用于路径跟踪的几何控制算法，广泛应用于自动驾驶、机器人导航等领域。其基本思想是通过选择预定路径上的目标点（预瞄点），并控制转向角，使车辆不断逼近并跟随该目标点，从而达到路径跟踪的效果。
自动驾驶控制算法——纯跟踪算法（Pure Pursuit）
WaiNgai
08-02 2万+
把预瞄距离变大，那么纯追踪控制器就会表现得更加“平滑”，更加平滑的结果就是在某些急剧的转角处会存在转向不足的情况。把预瞄距离变小，那么车辆控制会不稳定甚至震荡，为了确保车辆稳定而设置较长的前视距离又会出现车辆在大转角处转向不足的问题。
路径规划与轨迹跟踪系列算法学习_第10讲_纯跟踪法
weixin_52626887的博客
03-14 646
纯跟踪法
纯跟踪算法（Pure persuit）
weixin_62705892的博客
04-14 4111
纯跟踪局部路径规划其器
纯追踪基本原理
weixin_45378779的博客
03-28 911
参考书籍：Automatic Steering Methods for Autonomous Automobile Path Tracking 内容是从书里翻译过来的，放在这便于查看，书里有更详尽的说明。
Pure Pursuit 纯追踪法
BigDavid123的博客
06-18 4641
介绍了几何自行车模型、纯追踪法的理论推导以及预瞄距离的确定
智能车辆路径跟踪控制：MATLAB实现纯跟踪与Stanley算法及其应用
04-21
适合人群：对自动驾驶技术感兴趣的科研人员、工程师及高校学生，尤其是那些希望深入了解路径跟踪控制算法并进行实际编码实现的人群。 使用场景及目标：适用于研究和开发智能车辆路径跟踪控制系统，旨在提高车辆沿...
自动驾驶路径跟踪：基于Carsim与Simulink的纯跟踪控制算法实现与优化
03-28
内容概要：本文详细介绍了纯跟踪控制算法在自动驾驶领域的应用，特别是通过Carsim和Simulink进行联合仿真的具体实现步骤。首先解释了纯跟踪算法的基本原理，包括预瞄点的选择、横向误差计算以及航向角偏差处理。接着...
智能车辆路径跟踪控制的纯跟踪与Stanley算法及其他线相关算法详解：MATLAB程序实现与路径跟踪应用
最新发布
05-03
适合人群：对自动驾驶技术感兴趣的科研人员、工程师及高校学生，尤其是那些希望深入了解路径跟踪控制算法并进行实际编码实现的人群。 使用场景及目标：适用于研究和开发智能车辆路径跟踪控制系统，旨在提高车辆沿...
基于Matlab实现纯跟踪(Pure Pursuit)算法.zip
03-12
通过阅读和运行这些代码，我们可以深入理解纯跟踪算法的工作原理，也可以对其进行调整和优化，以适应不同的应用场景。 纯跟踪算法的优点在于其简单快速，但也有局限性，比如对于曲率变化大的路径跟踪效果可能不佳。...
纯追踪算法
leedo1的博客
04-10 1万+
纯追踪算法 自行车模型 自行车模型是对汽车运动描述的一种简化方法，其基于几个假设： 忽略车辆垂直方向上的运动 假设前面的两个轮胎具有一致的角度和转速，后面也如此，这样车辆就可以简化成自行车结构 车辆运动和自行车一致，前面的轮胎控制车辆的转角 轨迹追踪 目前主流的轨迹跟踪方法有两类，基于几何的追踪方法和基于模型预测的方法；纯追踪就是基于几何追踪的方法。 下图是一个几何学自行车模型，它是对阿卡曼转向几何的简化，将车辆4轮模型简化为2轮模型，并且假定车辆只在平面上行驶，那样前轮转角、轴距和转向半径将遵循以下关系;
纯追踪算法模型 matlab
03-25
针对纯追踪模型算法的matlab的仿真模型，可直接运行，有参数及代码注释 充字数..........
第10讲_纯跟踪(Pure Pursuit)法1
08-03
算法简介参考轨迹预瞄点C下的后轮实际圆弧轨迹轨迹跟踪控制算法——纯跟踪(Pure Pursuit)法在中，，则为了使车辆后轮跟踪圆弧虚线轨迹到达C点，在中需要满
单纯meanshift跟踪算法
03-18
本人自己实现的单纯meanshift跟踪算法.按原理编译，适合初学者参考
无人驾驶汽车系统入门（十八）——使用pure pursuit实现无人车轨迹追踪
热门推荐
AdamShan的博客
06-03 6万+
无人驾驶汽车系统入门（十八）——使用pure pursuit实现无人车轨迹追踪 对于无人车辆来说，在规划好路径以后（这个路径我们通常称为全局路径），全局路径由一系列路径点构成，这些路径点只要包含空间位置信息即可，也可以包含姿态信息，但是不需要与时间相关，这些路径点被称为全局路径点（Global Waypoint），路径（Path）和轨迹（Trajectory）的区别就在于，轨迹还包含了时间...
横向控制 | Pure Persuit（纯跟踪）算法
Rome was not built in a day.
05-15 1万+
横向控制 | Pure Persuit（纯跟踪）算法1. 算法简介2. 源码解析3. 效果演示 参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/48117381 Github链接：https://github.com/chanchanchan97/ROS 1. 算法简介 单车模型(Bicycle Model)实际上是对阿克曼转向几何的一个简化，使用单车模型需做如下假设： 不考虑车辆在Z轴方向的运动，只考虑XY水平面的运动； 左右侧车轮转角一致，这样可将左右侧轮胎合并为一个轮胎，以便于
【控制】纯跟踪法（Pure Pursuit）
uytguytgf的博客
08-22 2475
纯跟踪法1.阿克曼转向几何2.纯跟踪法（Pure Pursuit） 1.阿克曼转向几何 依据阿克曼转向几何设计的车辆，沿着弯道转弯时，利用四连杆的相等曲柄使内侧轮的转向角比外侧轮大大约2~4度，使四个轮子路径的圆心大致上交会于后轴的延长线上（此时为瞬时转向中心），让车辆可以顺畅的转弯。 2.纯跟踪法（Pure Pursuit） % 纯跟踪（Pure Pursuit）法 % 作者：Ally % 日期：20210429 clc clear close all load path.mat
学习笔记：纯跟踪法
ohhjack的博客
11-01 4012
学习笔记：纯跟踪法
纯跟踪横向控制和算法仿真实现
jianmo的博客
01-15 2184
Pure Pursuit是一种几何跟踪控制算法，也被称为纯跟踪控制算法。他的思想就是基于当前车辆的后轮中心的位置，在参考路径上寻找一个预瞄点，假设车辆可按照一定转弯半径下行驶到该目标点，然后根据车辆当前位置到预瞄点距离、转弯半径和预瞄点与车头朝向夹角的几何关系来计算车辆的前轮转角，即控制车辆的横向跟踪误差。
自动驾驶控制算法-纯跟踪
02-16
### 纯跟踪控制算法原理 纯跟踪(Pure Pursuit)是一种几何跟踪控制算法，其核心在于通过车辆后轮中心位置在参考路径上找到一个预瞄点。假设车辆能够按照一定的转弯半径行驶至该目标点，并依据当前位置到预瞄点的距离、转弯半径以及预瞄点与车头朝向之间的夹角来调整前轮转向角度，从而减小横向跟踪误差[^1]。 #### 几何关系解析 设\(d\)表示从车辆质心到预瞄点的直线距离；\(\alpha\)代表预瞄点相对于车身坐标系的方向角；而\(L_f\)则是从前轴到车辆重心的距离。根据这些参数可以得出： \[ \delta = arctan\left( \frac{2 * L_f * sin(\alpha)} {d} \right)\] 其中,\(\delta\)即为所需的前轮转角。此公式体现了如何基于简单的三角函数计算得到理想的转向指令。 #### Python代码实现示例 下面给出一段Python伪代码用于模拟上述过程: ```python import math def calculate_steering_angle(x_vehicle, y_vehicle, yaw_vehicle, lookahead_distance, path_x, path_y): """ 计算并返回给定条件下应采取的转向角度. 参数: x_vehicle (float): 车辆当前位置X坐标 y_vehicle (float): 车辆当前位置Y坐标 yaw_vehicle (float): 当前航向角（弧度） lookahead_distance (float): 预视距离 path_x ([type]): 参考轨迹上的各节点横坐标列表 path_y ([type]): 对应于path_x的纵坐标列表 返回: float: 前轮所需转动的角度（弧度） """ min_dist_squared = float('inf') nearest_point_index = None # 寻找最近的一个有效预瞄点 for i in range(len(path_x)): dist_sqrd = (x_vehicle - path_x[i])**2 + (y_vehicle - path_y[i])**2 if dist_sqrd >= lookahead_distance ** 2 and dist_sqrd < min_dist_squared: min_dist_squared = dist_sqrd nearest_point_index = i if nearest_point_index is not None: alpha = math.atan2( path_y[nearest_point_index]-y_vehicle, path_x[nearest_point_index]-x_vehicle ) - yaw_vehicle ld = math.sqrt(min_dist_squared) delta = math.atan((2.0 * WHEELBASE_LENGTH * math.sin(alpha)) / ld) return delta else: raise ValueError("No suitable look-ahead point found.") ```
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