五次多项式路径规划Python
时间: 2023-11-19 13:50:18 浏览: 72
对于五次多项式路径规划,你可以使用Python中的多项式拟合方法来实现。下面是一个简单的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 输入控制点
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) # x坐标
y = np.array([0, 3, 1, 2, 4]) # y坐标
# 拟合五次多项式
coefficients = np.polyfit(x, y, 5)
polynomial = np.poly1d(coefficients)
# 生成拟合曲线上的点
x_fit = np.linspace(0, 4, 100)
y_fit = polynomial(x_fit)
# 绘制原始数据点和拟合曲线
plt.scatter(x, y, label='Control Points')
plt.plot(x_fit, y_fit, label='Fitted Polynomial')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.show()
```
这段代码使用了numpy中的`polyfit`函数来进行多项式拟合,其中`x`和`y`分别是控制点的x坐标和y坐标。`coefficients`存储了拟合多项式的系数,通过`poly1d`函数构建了一个多项式对象`polynomial`,然后使用该对象计算拟合曲线上的点。
相关问题
五次多项式路径规划matlab
在Matlab中,可以使用五次多项式轨迹规划方法实现路径规划。首先,需要构建路径规划的模型,并给定相应的参数。然后,可以使用Matlab对模型进行求解,得到路径规划的结果。
例如,可以使用以下代码来构建五次多项式轨迹规划的模型并求解:
```matlab
clear; clc;
syms T;
syms orgAngle orgSpeed orgAcc tarAngle tarSpeed tarAcc;
b = [orgAngle; orgSpeed; orgAcc; tarAngle; tarSpeed; tarAcc];
A = [1 0 0 0 0 0;
0 1 0 0 0 0;
0 0 2 0 0 0;
1 T T.^2 T.^3 T.^4 T.^5;
0 1 2*T 3*T.^2 4*T.^3 5*T.^4;
0 0 2 6*T 12*T.^2 20*T.^3];
r = pinv(A) * b;
simple_r = simplify(r);
```
这段代码中,`T`表示时间,`orgAngle`、`orgSpeed`、`orgAcc`、`tarAngle`、`tarSpeed`和`tarAcc`分别表示起始点角度、起始点速度、起始点加速度、目标点角度、目标点速度和目标点加速度。通过求解上述方程,可以得到五次多项式轨迹规划的结果。
请注意,以上代码只是一个示例,实际的路径规划问题可能需要根据具体的情况进行调整和修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [使用MATLAB求解机器人五次多项式轨迹规划](https://blog.csdn.net/Mingrenjiuwei/article/details/100565544)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [自动驾驶(二)三次多项式和五次多项式路径规划和Matlab代码实现](https://blog.csdn.net/weixin_49322998/article/details/119764865)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
frenet坐标系5次多项式路径规划
Frenet坐标系是一种常用于路径规划的坐标系,它可以将车辆在道路上的位置表示为横向距离和纵向距离。5次多项式路径规划是一种常用的路径规划方法,它可以通过给定起点、终点、速度和加速度等信息,生成一条平滑的路径。
在Frenet坐标系下,路径规划可以分为横向路径规划和纵向路径规划两个部分。横向路径规划主要是确定车辆在道路横向方向上的位置,通常使用多项式函数来描述车辆的横向运动。而纵向路径规划则是确定车辆在道路纵向方向上的速度和加速度,通常使用PID控制器或者模型预测控制器来实现。
5次多项式路径规划是一种常用的横向路径规划方法,它可以通过给定起点、终点、速度和加速度等信息,生成一条平滑的路径。具体实现时,可以将车辆的横向位置表示为一个5次多项式函数,然后通过求解多项式系数来满足起点、终点、速度和加速度等约束条件。