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纯追寻算法的实践和理解，应用于无人驾驶运动控制。

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简介：
纯追迹方法是一种基于几何追踪的路径规划方法。由于其控制方式的简洁性和直接性，无需纳入车辆的运动学和动力学模型，因此在参数设置上更为精简，从而更易于在实际应用中得到有效实施。目前广泛采用的两种路径规划方法包括纯追迹方法和斯坦利方法。本文主要将重点介绍纯追迹方法，该方法建立在两个核心模型之上：阿克曼转向几何模型以及二维自行车模型。

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  • 纯追踪算法在无人驾驶运动控制中的应用与解析
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    本文探讨了纯追踪算法在无人驾驶系统中运动控制的应用，并深入解析其工作原理和技术细节。 Pure Pursuit方法是一种基于几何追踪的路径跟踪技术。这种控制策略较为简单直接，并不需要考虑车辆的动力学模型或运动学模型，在控制过程中使用的参数较少，因此比较适合实际应用。在常见的两种方法中，即Pure Pursuit 方法和Stanley方法，这里主要介绍前者。Pure Pursuit 方法构建于两个基础模型之上：阿克曼转向几何模型以及二维自行车模型。
     
  • 纯追踪算法在无人驾驶运动控制中的应用与解析
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    本论文探讨了纯追踪算法在无人驾驶汽车运动控制领域的应用，深入分析其原理和实现方式，并评估该技术的实际效果。 Pure Pursuit方法是一种基于几何追踪的路径追踪技术。由于其控制策略较为简单直接，并不需要考虑车辆的动力学或运动学模型，在实际应用中使用较少参数就能达到较好的效果。在常见的两种方法——Pure Pursuit与Stanley方法之中，这里主要介绍前者。 Pure Pursuit 方法建立于两个基础模型之上：阿克曼转向几何模型和二维自行车模型。其中涉及的参数包括： - δ: 车辆的转向角； - L: 车轴长度 - R: 弯曲半径 - K: 计算得到的圆弧曲率 - ld: 预瞄距离 - α：目标点方向与当前航向之间的夹角； 根据阿克曼转向几何关系，可以建立车辆前轮转向角度和后轮遵循曲线曲率之间的联系。
     
  • 无人驾驶中的PID控制算法详解.zip
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    本资料详细解析了在无人驾驶技术中应用广泛的PID控制算法，帮助读者理解并掌握该算法的设计与实现技巧。 在无人自动驾驶领域，PID（比例-积分-微分）控制算法是实现车辆精确路径跟踪、稳定行驶的关键技术之一。作为一种广泛应用的闭环控制系统，PID控制器通过综合比例(P)、积分(I)和微分(D)三个部分的输出来调整系统的响应，以达到期望性能。 1. **PID控制原理**： - 比例(P)项：根据当前误差实时调整控制量，对误差反应迅速但可能导致系统震荡。 - 积分(I)项：依据累计误差进行调节，消除静态误差帮助系统达到设定值。 - 微分(D)项：基于误差变化率预测未来趋势，提前抑制未来的错误提高系统的稳定性。 2. **PID在自动驾驶中的应用**： - 路径跟踪：通过调整车辆转向角度确保沿预定路线行驶减少偏离。 - 速度控制：调节油门或刹车使车速保持恒定或遵循预设曲线。 - 稳定性保障：面对不平路面和弯道，PID能保证姿态稳定提升乘客舒适度。 3. **PID参数整定**： - 手动整定：通过经验和试错法调整参数以达到良好效果。 - 自动整定：使用Ziegler-Nichols法则、反应曲线方法快速获得初始值。 - 智能优化：采用遗传算法，模糊逻辑或神经网络等技术自动寻找最佳参数。 4. **PID的局限性与改进**： - 超调及振荡问题：合理设置防止过度响应和系统震荡现象发生。 - 非线性模型处理不足：单一PID难以应对自动驾驶中复杂的非线性动态，需采用自适应或滑模控制策略等方法。 - 多变量控制系统挑战：在考虑多个目标时可能需要MIMO（多输入多输出）PID或其他高级技术。 5. **无人自动驾驶中的其他控制算法**： - 模型预测控制：利用车辆动力学模型预测未来行为，进行优化决策。 - 智能控制方法如模糊逻辑和神经网络适用于复杂环境下的决策制定。 - 深度学习控制：通过深度神经网络学习有效策略具有较强的自适应能力。 PID在无人自动驾驶系统中扮演关键角色涉及路径跟踪、速度调节及车辆稳定性保障。然而，随着技术进步单一的PID可能不再足够需要结合其他理论和技术进行优化创新以满足日益复杂的需求。
     
  • 无人驾驶车的MPC控制算法程序
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    本程序为无人驾驶车辆设计，采用模型预测控制(MPC)算法优化车辆行驶路径与速度，确保安全高效驾驶。 龚建伟第二版书中的可行程序遇到问题时，欢迎大家留言讨论，共同进步学习。
     
  • 基于Stanley方法的无人驾驶轨迹追踪算法研究
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    本研究探讨了基于Stanley方法的无人驾驶车辆轨迹跟踪技术，通过优化路径跟随策略，提升自动驾驶系统的稳定性和响应速度。 关于无人车追踪轨迹的主流方法分为两类：基于几何追踪的方法和基于模型预测的方法。其中，几何追踪方法主要包括纯跟踪法与Stanley方法。纯跟踪法已广泛应用于移动机器人的路径跟踪中，并且有很多详细的介绍资料可参考。本段落主要讨论斯坦福大学在无人车项目中采用的Stanley方法。 Stanley 方法是一种利用横向跟踪误差（cross-track error：eee为前轴中心到最近路径点(px,py)的距离）来计算非线性反馈函数的方法，能够使车辆实现横向偏差指数收敛于零。该方法根据车辆位置与给定行驶路线之间的几何关系直接获得用于控制方向盘转角的参数，这些参数包括横向偏移量e和航向角度θe。 在忽略横向跟踪误差的情况下，前轮转向角度可以根据其他因素进行调整以适应路径规划需求。
     
  • chap6_LocalPlan_TrackingCtrl_无人驾驶轨迹规划_基于mpc的控制方法_无人驾驶车辆_车辆跟踪控制
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    本章节探讨了无人驾驶车辆中基于模型预测控制（MPC）的轨迹跟踪算法，重点研究其在实现精确路径跟随和动态调整驾驶策略中的应用。 在无人驾驶车辆模型预测控制的第二版第六章中，讨论了加入规划层的轨迹跟踪控制方法。
     
  • 利用PreScan、ROS和Simulink实现自动驾驶控制算法（横向控制运用Stanley及MPC方法）.rar
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    本资源提供了一套结合PreScan、ROS与Simulink的框架，用于开发自动驾驶技术中的横向控制策略。采用斯坦利算法及模型预测控制(MPC)方法，助力高效实现智能车辆路径跟踪功能。 1. 资源内容：本资源包含基于PreScan、ROS、Simulink实现的自动驾驶控制算法（横向控制采用Stanley及MPC方法）的相关材料。 2. 适用人群：适合计算机科学、电子信息工程以及数学等专业的学生和学习者，作为参考资料进行参考性学习使用。 3. 解压说明：此资源需要在电脑端通过WinRAR或7zip等解压缩工具来提取文件。如果缺少相应的解压软件，请自行在网上搜索下载安装。 4. 使用声明：本资料仅供“参考资料”之用，并非针对特定需求的定制内容，所提供的代码仅供参考使用，不可直接复制粘贴。该资源可能无法完全满足所有人的具体要求，使用者需要具备一定的编程基础和调试能力来理解、修改及添加相关功能并解决可能出现的问题。鉴于作者目前在大公司工作繁忙，因此不提供答疑服务，请用户自行解决问题，在没有文件缺失的情况下概不负责，感谢您的理解和配合。
     
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    《无人驾驶基本算法简介》：本文将概述自动驾驶技术中不可或缺的核心算法，包括感知、定位、决策和控制等方面的基础知识与实现方法。适合初学者入门学习。 本段落将自动驾驶算法分为三个部分：场景识别、路径规划及车辆控制。每一类别都包含多种算法。例如，在场景识别方面需要定位、物体检测和追踪算法；在路径规划上通常包括任务与运动规划；而车辆控制则涉及路径跟随等技术。图1展示了这些算法的基本控制和数据流情况，本段落将按照此结构顺序介绍自动驾驶平台上的相关算法。 对于自动驾驶而言，定位是最基本且重要的问题之一，尤其是在城市道路上，其精确度直接影响到系统的可靠性。Autoware采用NormalDistributionTransform(NDT)配准算法，并在此基础上结合高质量的3D Lidar传感器以进一步提高精度。