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图1和图2：船舶的实际轨迹和期望轨迹对比。图3：船舶偏航角随时间的变化。图4：船舶纵向速度随时间的变化。图5：船舶纵向推力和偏航力矩随时间的变化。图6：船舶横向误差随时间的变化。每个图展示了不同的物理量，以帮助分析船舶路径跟踪控制器的效果和性能。hello，我是是Yu欸。原文链接 👉 ，⚡️更新更及时。欢迎大家添加好友交流。

该函数实现了一个USV 动力学模型，考虑了风、洋流和控制输入的影响，返回状态的导数，供仿真过程中更新 USV 的状态。函数通过矩阵运算描述船舶的动力学行为，并结合了物理参数，如船体质量、风和洋流对运动的影响。

该代码实现了对无人水面艇（USV）的运动仿真，模拟了船舶在风、流等干扰下的运动过程。使用 PID 控制器来调节船舶的推进力和航向角力矩，通过调用USV函数计算船舶状态导数，再使用欧拉法更新状态。仿真过程中动态调整控制输入（如航向力矩），并实时绘制船舶的运动轨迹和相关状态变量的变化。

这个函数用于实时绘制船舶的几何模型，显示其在某个时刻的具体位置和航向。船体的形状通过 5 个顶点定义，并通过旋转矩阵将这些点从船体坐标系变换到全球坐标系。函数使用 MATLAB 的绘图功能，显示船舶的位置和几何模型，随着时间的推进，船舶的模型可以在航线上动态移动。这个函数通常用于模拟船舶的运动行为，实时显示船舶如何沿着预定路径或控制律航行。

阅读代码：https://github.com/quyinsong/USV-path-following运行效果：这段代码实现了一个用于直线路径跟踪的视线引导（Line of Sight, LOS）控制算法，使用了PID控制器。仿真循环：每个状态更新步骤使用欧拉积分 (euler2) 来更新状态。需要实现或导入 USV 和 euler2 函数，即USV.m 和 euler2.m文件。这段 MATLAB 代码实现了一种基于 视线引导法（Line-of-Sight, LOS） 的路径跟随控制算法，适用于自主水

这个函数的主要作用是根据当前状态 x 和导数 xdot，以及采样时间 ts，计算并返回下一个状态 xnext。

路径跟踪是机器人、自动驾驶车辆和无人机等自主系统的一项基本能力，它要求系统能够沿着预定的路径准确地移动。Line-of-Sight (LOS) 控制算法是一种广泛应用于路径跟踪控制的策略，它通过计算当前位置与目标路径之间的虚拟线，以及这条线与前进方向之间的角度偏差，来指导系统调整航向和速度，以保持在预定路径上。为了评估和优化LOS控制算法的性能，仿真成为了一个不可或缺的工具。

这个CMake构建脚本配置了一个名为 publish_waypoints的ROS包，定义了包的依赖关系、编译选项和如何声明消息、服务和动作。通过这些配置，可以确保项目在编译时正确地找到所需的头文件和库文件，并生成所需的目标文件。这个 package.xml文件定义了 publish_waypoints包的基本信息、维护者、许可证和依赖关系。需要注意的是，某些占位符（如许可证信息）需要替换为实际内容。这个文件对于ROS包的构建和管理至关重要。

这个ROS节点订阅目标点消息，并将接收到的目标点添加到路径中，同时发布路径消息和可视化标记消息。通过这种方式，可以在ROS环境中实现路径点的记录和可视化。

这个CMake构建脚本配置了一个名为 los_guidance的ROS包，定义了包的依赖关系、包含目录、库文件以及链接库。通过这些配置，可以确保项目在编译时正确地找到所需的头文件和库文件，并生成所需的目标库。这个 package.xml文件定义了 los_guidance包的基本信息、维护者、许可证和依赖关系。需要注意的是，某些占位符（如许可证信息）需要替换为实际内容。这个文件对于ROS包的构建和管理至关重要。

阅读代码：https://github.com/USE-jx/USV_path_follow/tree/mainusv path follow：无人水面艇路径跟随trajectory tracking：轨迹跟踪

阅读代码：https://github.com/USE-jx/USV_path_follow/tree/mainusv path follow：无人水面艇路径跟随trajectory tracking：轨迹跟踪