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Path-Pursuit:基于ROS的自主车辆路径追踪算法

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简介:
Path-Pursuit是一款基于ROS平台开发的先进路径跟踪算法,专为提升自主车辆在复杂环境中的导航精度和效率而设计。 该代码脚本实现了路径跟随的功能,使用了ROS和Ackermann驱动控制车辆进行导航。在Path和Odometry消息的发布与订阅过程中实现了一个跟踪路径的类following_path,并在其__init__方法中进行了初始化。callback_read_path方法用于读取并处理路径信息,而callback_read_current_position方法则用来读取并处理实时位置信息,并计算出车辆所需的转向角度和速度。 在if __name__ == __main__部分,代码会初始化ROS节点并启动路径跟随算法。主要实现的功能包括: 1. 读取实时Pose信息和全局路径信息。 2. 查找当前车辆的Lookahead点,确保该点至少距离车辆1米远,并且其方向尽可能接近于车辆当前位置的方向。 3. 将Lookahead点转换到以车辆为原点的坐标系中。 4. 根据Lookahead点计算转弯半径和转向角。 5. 依据计算出的转向角调整车速及转向角度速度。 6. 发布AckermannDriveStamped消息来控制底层执行。

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客服
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  • Path-PursuitROS
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    Path-Pursuit是一款基于ROS平台开发的先进路径跟踪算法,专为提升自主车辆在复杂环境中的导航精度和效率而设计。 该代码脚本实现了路径跟随的功能,使用了ROS和Ackermann驱动控制车辆进行导航。在Path和Odometry消息的发布与订阅过程中实现了一个跟踪路径的类following_path,并在其__init__方法中进行了初始化。callback_read_path方法用于读取并处理路径信息,而callback_read_current_position方法则用来读取并处理实时位置信息,并计算出车辆所需的转向角度和速度。 在if __name__ == __main__部分,代码会初始化ROS节点并启动路径跟随算法。主要实现的功能包括: 1. 读取实时Pose信息和全局路径信息。 2. 查找当前车辆的Lookahead点,确保该点至少距离车辆1米远,并且其方向尽可能接近于车辆当前位置的方向。 3. 将Lookahead点转换到以车辆为原点的坐标系中。 4. 根据Lookahead点计算转弯半径和转向角。 5. 依据计算出的转向角调整车速及转向角度速度。 6. 发布AckermannDriveStamped消息来控制底层执行。
  • Pure Pursuit智能研究
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    本研究聚焦于利用Pure Pursuit算法优化智能车辆的路径追踪性能,探讨其在不同行驶条件下的适用性与改进策略。 基于Pure Pursuit算法的智能车路径跟踪方法简单易实现。
  • MPC控制.zip
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    本资料包包含针对MPC(模型预测控制)技术在车辆路径追踪控制系统中的应用研究与实现方案,适用于自动驾驶和智能交通系统开发。 本代码为博文配套代码,由博主上传。代码包含了无人驾驶车辆变道的仿真及根据车辆运动学模型实现模型预测控制的仿真效果。解压后从Change_line.m文件直接运行即可,MATLAB版本为2017a,不同版本注释可能出现乱码,但不影响运行效果。
  • 动转向方 Automatic Steering Methods for Path Tracking
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    《Automatic Steering Methods for Path Tracking》探讨了实现车辆或机器人沿预设路径精确导航的技术与算法,包括PID控制、曲率匹配等策略。 本段落讲解了自动驾驶车辆轨迹跟踪控制中的几种方法:pure pursuit、Stanley method以及基于车辆运动学/动力学模型的LQR控制与MPC控制。文章分析了这些不同控制策略在各种参数设置及工况下的性能表现,并探讨了它们各自的适用场景。
  • .rar
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    本资源包含针对光线追踪技术的路径追踪算法实现,适用于计算机图形学研究与学习。提供源代码和实验示例,帮助理解并优化图像渲染效果。 该代码为基于自适应控制的两轮小车路径跟踪算法,压缩包内含matlab仿真代码。
  • 蒙特卡洛(Monte Carlo Path Tracing)
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    蒙特卡洛路径追踪是一种基于物理的渲染技术,通过模拟光线在场景中的随机路径来计算像素颜色,广泛应用于计算机图形学和影视特效中。 Monte Carlo Path Tracing(蒙特卡洛光线追踪)依赖库包括freeglut 3.0、Eigen 3.3.4、Lua 5.3、Sol 2.19以及stb中的stb_image_write.h,以下是各平台的运行指南。 **Windows** - 使用Visual Studio 2015 x64编译。依赖库已经配置好,可以直接编译。 - 可以通过双击脚本run_xxx.bat来运行可执行程序。 - 运行参数可通过工程->属性->配置属性->调试,在右侧命令参数“处设置;第一个参数即为lua脚本段落件。 **Linux** - 使用Ubuntu 16.04和GCC (>= 5)。需要安装的额外依赖可以通过以下命令进行: ``` sudo apt install libreadline-dev freeglut3-dev ``` 运行步骤(以scene01为例): ```bash cd path/to/this/project mkdir build && cd build cmake .. make -j4 # 使用多线程编译加速构建过程,根据实际情况调整-j参数值。 ./bin/exe_name arg1 arg2 ... # 运行可执行文件,并传递相应的命令行参数(如lua脚本路径等)。 ```
  • 智能控制:纯跟控制及Stanley等线性相关方MATLAB实现功能
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    本项目聚焦于智能车辆路径跟踪技术,采用纯跟踪控制与Stanley算法,并利用MATLAB进行仿真验证,以实现高效准确的路径追踪。 智能车辆路径跟踪控制是自动驾驶技术中的关键环节之一,它决定了汽车如何准确地沿着预设路线行驶。我们将深入探讨两种主要的控制算法:纯跟踪控制与Stanley控制算法,以及其他可能涉及的相关线性算法。 纯跟踪控制是一种基础的方法,通过比较车辆的实际位置和期望轨迹之间的偏差来调整转向角。这种策略的核心在于设计合适的控制器(如PID控制器)以减小误差并确保稳定行驶。在MATLAB中实现时,可以通过建立车辆模型、定义目标路径以及设置控制器参数来进行仿真。 Stanley控制算法是一种更先进的方法,由Christopher Thrun等人于2005年提出。该算法利用前向传感器信息(如激光雷达或摄像头)来确定横向和纵向偏差,并将这些偏差转换为方向盘命令以实现无滑移跟踪。在MATLAB中应用Stanley控制通常包括三个步骤:获取传感器数据、计算偏差以及将其转化为方向盘指令。 除了这两种方法,还有其他线性相关算法可以用于路径追踪,例如LQR(线性二次调节器)和模型预测控制(MPC)。LQR通过最小化性能指标来设计控制器。MPC则是一种前瞻性的策略,它考虑未来多个时间步的行为以优化控制决策。 智能车辆路径跟踪技术是自动驾驶领域的重要组成部分,涉及控制理论、传感器融合及车辆动力学等多个方面。借助MATLAB这样的工具,我们可以对这些复杂的算法进行建模、仿真和优化,并为实际应用提供坚实的基础。
  • STM32F103C8T6资料.zip
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    本资源包提供了一种基于STM32F103C8T6微控制器的路径追踪小车设计方案与相关代码,适用于学习嵌入式系统及自动驾驶基础技术。 《基于STM32F103C8T6的寻迹小车资料》包含了设计、制作以及调试过程中的详细文档与代码资源。这份压缩文件为有兴趣深入研究嵌入式系统开发,特别是使用STM32微控制器进行机器人项目的学生和工程师提供了宝贵的参考资料。
  • MATLAB研究
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    本研究利用MATLAB平台,深入探讨并实现多种车辆路径优化算法,旨在提高物流配送效率与降低成本,为实际应用场景提供理论支持和技术参考。 对于经典的车辆路径问题,可以使用MATLAB中的遗传算法进行求解。该代码已经过多次验证,并且能够处理自定义数据。