轨迹规划 | 图解纯追踪算法Pure Pursuit(附ROS C++/Python/Matlab仿真),图解纯追踪算法Pure Pursuit,轨迹规划与ROS仿真实现

马肤

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摘要:本文介绍了轨迹规划中的纯追踪算法(Pure Pursuit),包括其在ROS(机器人操作系统)中的C++、Python和Matlab仿真实现。文章通过图解方式详细解释了纯追踪算法的原理和工作方式。该算法在机器人路径跟踪和自动驾驶等领域有广泛应用。本文提供的仿真实现有助于读者更好地理解和应用纯追踪算法。

0 专栏介绍

+ 简介:本专栏致力于图解自动驾驶中的运动规划(Motion Planning),涵盖全局规划与局部规划,以及曲线优化等相关内容,提供C++/Python/Matlab全套代码,适用于课程设计、毕业设计、创新竞赛等,您将深入了解全局规划中的图搜索、采样法、智能算法等;局部规划的DWA、APF等;曲线优化的贝塞尔曲线、B样条曲线等。

1 纯追踪算法原理推导

+ 本章节将详细介绍纯追踪算法的基本原理和推导过程,您将了解该算法的核心思想、数学模型以及实现方法。

2 自适应纯追踪算法(APP)

+ 在纯追踪算法的基础上,本章节将探讨自适应纯追踪算法,您将了解如何通过调整参数,使算法适应不同的场景和需求。

3 规范化纯追踪算法(RPP)

+ 本章节将介绍规范化纯追踪算法,包括其与传统纯追踪算法的区别与联系,以及规范化处理的方法和效果。

4 仿真实现

+ 在本章节中,您将了解如何通过ROS C++、Python和Matlab进行仿真实验,验证算法的有效性和性能。

- 4.1 ROS C++仿真

+ 本小节将介绍如何使用ROS(Robot Operating System)和C++进行仿真实验,包括环境搭建、代码实现和结果分析。

- 4.2 Python仿真

+ 本小节将使用Python进行仿真实验,展示如何利用Python的库和框架实现运动规划算法。

- 4.3 Matlab仿真

+ 本小节将介绍如何利用Matlab进行仿真,包括算法模型的建立、参数设置和结果可视化等,通过不同仿真平台的实践,您将更深入地理解运动规划算法的实现和应用。


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