基于预瞄跟随理论的轨迹跟踪原理

时间: 2023-06-18 08:06:50 浏览: 98
预瞄跟随理论是指在机器人或汽车等运动系统中,通过预测目标物体的运动轨迹,使得自身运动轨迹与目标物体的运动轨迹相匹配,从而实现跟踪目标。 在轨迹跟踪中,首先需要对目标物体进行跟踪算法,得到其位置和速度信息。然后,通过对目标物体的运动轨迹进行预测,得到目标物体未来一段时间内的位置和速度信息。 接下来,根据预测得到的目标物体位置和速度信息,通过轨迹规划算法计算出自身运动轨迹,使得自身运动轨迹与目标物体的运动轨迹相匹配。在此过程中,需要考虑自身运动状态和动力学约束条件,以保证实际运动轨迹符合物理规律。 最后,通过控制算法对自身运动进行控制,使得自身运动轨迹与预测得到的目标物体运动轨迹相匹配,从而实现目标物体的跟踪。 总之,基于预瞄跟随理论的轨迹跟踪原理是根据目标物体的运动轨迹预测其未来位置和速度信息,通过轨迹规划和控制算法计算自身运动轨迹,使得自身运动轨迹与目标物体的运动轨迹相匹配,从而实现目标物体的跟踪。
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预瞄控制与纯跟踪的区别

预瞄控制和纯跟踪都是控制系统中常见的控制策略,两者的主要区别在于控制器如何响应目标轨迹上的误差。 纯跟踪控制是一种基本的控制策略,它通过测量目标轨迹与实际轨迹之间的误差来控制系统。当误差发生时,控制器会立即响应并进行调整,以使实际轨迹跟随目标轨迹。然而,由于控制器只能响应当前的误差,它不能预测未来的误差,因此可能会出现较大的偏差。 相比之下,预瞄控制是一种更高级的控制策略,它不仅考虑当前的误差,还会预测未来可能出现的误差,并提前采取措施进行调整。预瞄控制的核心思想是,在目标轨迹上预测一段时间内的位置,并计算出相应的控制量,在实际到达目标位置之前就开始控制,以保证系统的稳定性和精度。因此,预瞄控制可以更好地控制系统,减小误差,并提高系统响应速度和精度。

单点预瞄与多点预瞄路径跟踪

单点预瞄与多点预瞄路径跟踪是指在射击游戏中,玩家瞄准敌人时所使用的路径跟踪方式。 单点预瞄路径跟踪是指当玩家使用单点预瞄时,游戏会显示出从玩家当前位置到瞄准点的直线路径,以帮助玩家更好地瞄准。 多点预瞄路径跟踪则会显示出从玩家当前位置到当前瞄准点的路径,然后在切换瞄准点时,会自动更新显示新的路径。 这些路径跟踪方式可以帮助玩家更好地判断瞄准位置和距离,从而提高射击命中率。不过,有些玩家可能会认为这些路径跟踪会干扰他们的游戏体验,因此游戏通常会提供设置选项,让玩家可以自行选择是否开启路径跟踪。

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#include <ros/ros.h> #include "Utils/param.h" #include "control.hpp" #include <sstream> namespace ns_control { Param control_param_; Control::Control(ros::NodeHandle &nh) : nh_(nh) { controller_ = nh_.param<std::string>("controller", "pure_pursuit"); control_param_.getParams(nh_, controller_); if (controller_ == "pure_pursuit") { solver_ = &pure_pursuit_solver_; } else if (controller_ == "mpc") { solver_ = &mpc_solver_; } else { ROS_ERROR("Undefined Solver name !"); } } void Control::setCarState(const fsd_common_msgs::CarState &msgs) { car_state_ = msgs; } void Control::setTrack(const Trajectory &msgs) { refline_ = msgs; } fsd_common_msgs::ControlCommand Control::getCmd() { return cmd_; } visualization_msgs::MarkerArray Control::getPrePath() { return PrePath_; } bool Control::Check() { if (refline_.empty()) { ROS_DEBUG_STREAM("Successfully passing check"); return false; } return true; } void Control::runAlgorithm() { if (!Check()) { ROS_WARN_STREAM("Check Error"); return; } solver_->setState(VehicleState(car_state_, cmd_)); solver_->setTrajectory(refline_); solver_->solve(); cmd_ = solver_->getCmd(); std::vector<float> color_ref = {1, 0, 0}; std::vector<float> color_pre = {0, 1, 0}; std::vector<float> color_init = {0, 0, 1}; if (controller_ == "mpc") visual_trajectory(solver_->getTrajectory(), PrePath_, "/base_link", color_pre, car_state_.header, true); std::cout << "steering: " << cmd_.steering_angle.data << std::endl; std::cout << "throttle: " << cmd_.throttle.data << std::endl; }翻译这段代码

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