自动驾驶pure_pursuit算法

Pure Pursuit算法是一种常用于自动驾驶的路径跟踪算法。它的基本思想是在车辆当前位置处，计算前方一定距离（通常称为“前视距离”）内距离车辆最近的路径点，并将该点作为目标点。然后根据目标点和车辆当前位置之间的距离和方向差，计算出转向角度，以控制车辆行驶方向。

具体实现时，需要首先确定目标点。可以采用如下方法：

1. 在地图上预先规划好路径，并将路径上的点作为路径点。

2. 以车辆当前位置为圆心，以前视距离为半径画一个圆，找到圆上距离车辆最近的一个点，作为目标点。

3. 如果当前已经超过了路径上的最后一个点，那么将路径上最后一个点作为目标点。

确定目标点后，需要计算车辆转向角度。可以采用如下方法：

1. 计算目标点与车辆当前位置之间的距离和方向差。

2. 根据路径特性和车辆特性，确定转向角度。这里采用的是纯追踪算法，即车辆直接朝向目标点前进，因此转向角度可以由目标点与车辆之间的方向差计算得出。

3. 根据转向角度，计算车辆的转向速度和前进速度，并控制车辆行驶方向。

需要注意的是，在实际应用中，还需要考虑一些细节问题，比如前视距离的选择、车辆的动态响应、路面状况等等。因此，Pure Pursuit算法通常会和其他算法一起使用，以实现更好的路径跟踪效果。

相关问题

c++实现自动驾驶pure_pursuit算法

Pure Pursuit算法是一种用于自动驾驶的路径跟踪算法，其主要思想是在车辆前方选择一个最优的目标点，使车辆沿着路径向目标点移动，从而实现路径跟踪。

以下是C++实现自动驾驶pure_pursuit算法的基本步骤：

1. 定义车辆状态和目标点：

struct State {
    double x; // 车辆x坐标
    double y; // 车辆y坐标
    double yaw; // 车辆航向角
    double v; // 车辆速度
};

// 目标点结构体
struct TargetPoint {
    double x; // 目标点x坐标
    double y; // 目标点y坐标
};

2. 计算目标点的位置：

double Lf = k * state.v + Lfc; // 前视距离
TargetPoint target_point; // 目标点结构体
double min_dist = std::numeric_limits<double>::max(); // 初始距离设为最大值

for (int i = 0; i < path_size; ++i) {
    // 计算车辆到路径上每个点的距离
    double dx = path[i].x - state.x;
    double dy = path[i].y - state.y;
    double dist = std::sqrt(dx*dx + dy*dy);

    if (dist < min_dist) {
        min_dist = dist;
        int ind = i + 1;
        if (ind >= path_size) {
            ind = path_size - 1;
        }
        target_point.x = path[ind].x;
        target_point.y = path[ind].y;
    }
}

3. 计算车辆应该前往的目标点的航向角：

double alpha = std::atan2(target_point.y - state.y, target_point.x - state.x) - state.yaw;

4. 计算车辆应该施加的方向盘转角：

double delta = std::atan2(2.0 * L * std::sin(alpha) / Lf, 1.0);

5. 调整方向盘转角大小：

if (delta > max_delta) {
    delta = max_delta;
}
else if (delta < -max_delta) {
    delta = -max_delta;
}

6. 最后，将计算出的方向盘转角应用于车辆控制：

double steer = delta * 180.0 / M_PI; // 转换为度数
vehicle.setSteering(steer); // 设置车辆方向盘转角
vehicle.setThrottle(1.0); // 设置车辆油门

完整代码如下：

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <vector>
#include <limits>

struct State {
    double x;
    double y;
    double yaw;
    double v;
};

struct TargetPoint {
    double x;
    double y;
};

int main() {
    double Lf = 2.5; // 前视距离
    double L = 2.9; // 车辆轴距
    double k = 0.1; // 前视距离系数
    double Lfc = 1.0; // 车辆前方距离
    double max_delta = M_PI / 6.0; // 最大转角

    std::vector<TargetPoint> path = {{0.0, 0.0}, {0.0, 10.0}, {10.0, 20.0}, {20.0, 30.0}, {30.0, 30.0}};
    int path_size = path.size();

    State state = {0.0, 0.0, 0.0, 10.0};
    double dt = 0.1;

    while (true) {
        double min_dist = std::numeric_limits<double>::max();
        TargetPoint target_point;

        for (int i = 0; i < path_size; ++i) {
            double dx = path[i].x - state.x;
            double dy = path[i].y - state.y;
            double dist = std::sqrt(dx*dx + dy*dy);

            if (dist < min_dist) {
                min_dist = dist;
                int ind = i + 1;
                if (ind >= path_size) {
                    ind = path_size - 1;
                }
                target_point.x = path[ind].x;
                target_point.y = path[ind].y;
            }
        }

        double alpha = std::atan2(target_point.y - state.y, target_point.x - state.x) - state.yaw;
        double delta = std::atan2(2.0 * L * std::sin(alpha) / Lf, 1.0);

        if (delta > max_delta) {
            delta = max_delta;
        }
        else if (delta < -max_delta) {
            delta = -max_delta;
        }

        double steer = delta * 180.0 / M_PI;
        state.yaw += state.v / L * std::tan(delta) * dt;
        state.x += state.v * std::cos(state.yaw) * dt;
        state.y += state.v * std::sin(state.yaw) * dt;
        state.v += 1.0 * dt;

        std::cout << "x: " << state.x << ", y: " << state.y << ", yaw: " << state.yaw << ", v: " << state.v << ", steer: " << steer << std::endl;
    }

    return 0;
}

以上是一个简单的Pure Pursuit算法实现，你可以将其应用到自动驾驶系统中。当然，实际应用中，还需要考虑更多的因素，比如车辆动力学、传感器误差等。

pure pursuit算法

Pure pursuit算法是一种用于路径跟踪的控制算法，常用于自动驾驶和机器人导航等领域。其基本思想是在机器人当前位置和预先定义好的路径之间，找到距离机器人当前位置最近的路径点，并以该点为目标点进行控制，使机器人朝着目标点运动，从而实现路径跟踪。

具体实现时，需要计算机器人当前位置与路径上每个点之间的距离，然后选择距离最近的点作为目标点。为了保证机器人能够顺利到达目标点，需要根据机器人与目标点之间的距离和角度计算出机器人应当施加的控制力，例如转向角度和速度等。这样，机器人便能够沿着预设的路径进行移动，并实现路径跟踪的目标。