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在ROS环境中，依据已知的路径进行追踪。

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简介：
1、程序首先会从TXT文件中获取一系列的路径数据。2、随后，将move_base_simple/goal消息发布至move_base节点。3、move_base节点将根据这些已获取的路径信息进行轨迹跟踪。 这一过程实质上是将先前采集到的路线信息发布到ROS系统中，之后ROS系统会根据这些数据读取目标点，从而避免了逐个设置2D Nav Goal点的操作。最后，rosrun follow follow命令也被执行。

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  • 在ROS中基于已知路径的跟踪方法
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  • 在已知环境中的一种高效全覆盖路径规划算法（2011年）
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  • 光线在平凸透镜中的追踪路径
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  • MPC路径追踪, MPC路径追踪控制, MATLAB源码RAR
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    本资源包含MATLAB实现的MPC（模型预测控制）路径追踪算法源代码，适用于自动驾驶及机器人导航系统开发研究。 MPC路径跟踪, MPC路径跟踪控制, MATLAB源码RAR文件。
     
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    LQR路径追踪项目专注于应用线性二次调节器(LQR)技术优化自动驾驶车辆或机器人系统的路径跟踪性能。通过精确控制和动态调整，实现高效且稳定的导航功能。 线性约束下的二次型规划控制算法实现路径跟踪实例的MATLAB源码分享。该代码已在MATLAB 2012a版本上成功运行。
     
  • Path-Pursuit：基于ROS的自主车辆路径追踪算法
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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。
     
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    本研究探讨了在ROS与Gazebo平台中应用SiamCar算法实现无人机对移动目标的有效追踪，通过该技术生成精确的运动轨迹图。 在ROS系统下的Gazebo环境中开发一个项目，利用四旋翼无人机结合目标跟踪算法SiamCar来实现对移动物体（如小车）的追踪，并提供轨迹对比图等评估指标。 **技术要求：** - 开发语言：Python - 仿真平台：PIXHAWK - 运行环境：ROS melodic在Ubuntu18.04上 项目具体包括以下两个方面： 1. 四旋翼无人机跟踪小车或其他移动物体。 2. 使用SiamCar作为目标追踪算法。 **评估阶段：** 完成上述功能后，进行三个场景的测试和验证： - 场景一：小车直线运动时，无人机对其进行跟踪。在RViz中显示并记录小车与无人机的轨迹（包括它们在整个过程中的坐标位置）。 - 场景二：当小车做圆周运动时。 - 场景三：两辆相同的小车，其中一辆保持静止而另一辆车直线移动；此时无人机需要追踪移动车辆，并且在接近静止小车的过程中显示和记录轨迹。 **交付内容包括但不限于源代码和技术文档。
     
  • 在MATLAB环境中实现Dubins路径
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