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Frenet: FRENET - 空间曲线的Frenet-Serret 不变量-MATLAB开发

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简介:
Frenet是一款用于计算和分析空间曲线Frenet-Serret不变量(切向量、主法向量及副法向量)的MATLAB工具。它为研究几何学提供了强大的数值模拟功能。 FRENET - Frenet-Serret 空间曲线不变量函数 `[T,N,B,k,t] = frenet(x,y)` 和 `[T,N,B,k,t] = frenet(x,y,z)` 返回由向量 `x`、`y`(以及可选的 `z`)定义的空间曲线的不变量。如果省略了 `z`,则曲线被视为二维,但方程依然适用。 - 切线:\( T = \frac{r}{|r|} \) - 法向量:\( N = \frac{T}{|T|} \) - 混合积(副法线): \( B = T \times N\ ) - 曲率:\( k = |T|\ ) - 扭转:\( t = -B \cdot N\ ) 例如,考虑以下代码: ```matlab theta = 2*pi*linspace(0,2,100); x = cos(theta); y = sin(theta); z = theta/(2*pi); [T,N,B,k,t] = frenet(x,y,z); line(x,y,z), hold on; quiver3(x,y,z,T(:,1),T(:,2),T(:,3)); ```

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  • Frenet: FRENET - 线Frenet-Serret -MATLAB
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    Frenet是一款用于计算和分析空间曲线Frenet-Serret不变量(切向量、主法向量及副法向量)的MATLAB工具。它为研究几何学提供了强大的数值模拟功能。 FRENET - Frenet-Serret 空间曲线不变量函数 `[T,N,B,k,t] = frenet(x,y)` 和 `[T,N,B,k,t] = frenet(x,y,z)` 返回由向量 `x`、`y`(以及可选的 `z`)定义的空间曲线的不变量。如果省略了 `z`,则曲线被视为二维,但方程依然适用。 - 切线:\( T = \frac{r}{|r|} \) - 法向量:\( N = \frac{T}{|T|} \) - 混合积(副法线): \( B = T \times N\ ) - 曲率:\( k = |T|\ ) - 扭转:\( t = -B \cdot N\ ) 例如,考虑以下代码: ```matlab theta = 2*pi*linspace(0,2,100); x = cos(theta); y = sin(theta); z = theta/(2*pi); [T,N,B,k,t] = frenet(x,y,z); line(x,y,z), hold on; quiver3(x,y,z,T(:,1),T(:,2),T(:,3)); ```
  • FrenetMATLAB
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    Frenet下的MATLAB开发专注于利用MATLAB软件进行曲线和曲面分析,特别是在Frenet-Serret框架下探讨空间曲线的几何特性。此领域结合了微分几何理论与编程实践,为工程师、数学家及科研人员提供强大的工具来解决复杂的几何问题。 Matlab开发-Frenet-Frenet-Serret空间曲线分析。这一主题涉及使用Frenet-Serret公式来研究和处理三维空间中的曲线问题。
  • Optimal Path in a Frenet Frame
    优质
    本文探讨了在Frenet帧中寻找最优路径的方法,通过分析曲线的切线、法线和副法线方向,提出了一种新的路径优化算法。 该文章介绍了在Frenet框架下生成动态街道场景的最优轨迹的方法,用于表示车辆与地图之间的相对位置。百度Apollo开源项目应用了这种方法进行路径规划。
  • 【无人车路径规划】Frenet坐标系路径规划代码包:frenet-path-planning.zip
    优质
    本代码包提供基于Frenet坐标的无人车路径规划解决方案,包含生成安全、高效的行驶轨迹所需的核心算法和函数。适合自动驾驶研究与开发使用。 无人车路径搜索是一个复杂的问题,但要入门这个领域需要先掌握一些基础知识。不同于机器人中的常见路径规划算法(例如ROS中的基于costmap的算法),无人车的路径搜索算法更为先进且考虑的因素更多。 我们从最简单的概念开始:以一条曲线作为参照线,在这条线上定义坐标系,纵轴为前进方向(s),横轴与s法向量垂直。由此构成Frenet坐标系。为什么不使用笛卡尔坐标系来规划无人车的路径呢?因为Frenet坐标系更简单且更适合处理无人车的路径规划问题。 在Frenet坐标系统下,我们可以将路径规划分解为两个部分:纵向(s方向)和横向(d方向)。首先求解纵向上的最优路径,然后解决横向上的最佳方案。最终合成一个最优化轨迹。
  • Frenet路径规划-ROS机器人路径规划
    优质
    本项目采用ROS平台,专注于开发基于Frenet坐标的路径规划算法,旨在为移动机器人提供高效、安全的动态路径解决方案。 path_planning: Frenet下的无人车路径规划的Python程序
  • 基于Frenet框架无人车轨迹优化与行动规划案例分析
    优质
    本研究探讨了基于Frenet坐标系的无人驾驶车辆路径优化和运动规划技术,并通过具体实例展示了算法在复杂道路环境中的应用效果。 基于Frenet优化轨迹的无人车动作规划实例使用Python实现,主要针对高速场景。该方案的具体细节可以参考相关博客文章。
  • 基于Frenet框架无人车轨迹优化与行动规划案例分析
    优质
    本研究探讨了利用Frenet框架进行无人驾驶车辆的路径优化和行为规划的方法,并通过具体实例进行了深入分析。 基于Frenet框架优化轨迹的无人车动作规划实例采用Python语言实现,在高速场景下进行应用。该方案旨在通过自动驾驶辅助驾驶功能来优化车辆行驶路径。
  • MATLAB——基于MOESP识别
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    本研究聚焦于利用MATLAB平台进行算法实现,探讨并应用MOESP模型来优化多变量系统的子空间辨识技术,旨在提高复杂系统建模效率与精度。 使用MOESP算法进行多变量子空间识别的MATLAB开发工具。该工具旨在利用MOESP算法实现子空间识别。