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

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。