Pure Pursuit算法解析与实战应用

"无人驾驶运动控制—-pure pursuit算法实践和理解" Pure Pursuit算法是一种广泛应用在无人驾驶车辆路径跟踪中的几何追踪方法。它基于简单的几何原理，无需考虑复杂的车辆运动学或动力学模型，因此控制策略相对直观，易于实现。Pure Pursuit与Stanley方法是两种最常用的几何追踪算法，但本讨论主要聚焦于Pure Pursuit。 1. 算法原理与思想 Pure Pursuit算法的核心是将车辆视为一个简化模型，通常采用阿克曼转向几何模型和二维自行车模型。阿克曼模型描述了前轮转向角度δ与车辆后轮所画圆弧半径R的关系，而二维自行车模型则帮助我们理解车辆如何在平面上移动。算法的关键参数包括转向角δ、车轴长度L、转弯半径R、曲率K、预瞄距离ld以及目标点与当前航向的夹角α。 算法工作过程是这样的：车辆后轴被视为固定点，通过调整前轮转向角δ，使得车辆沿着通过预瞄点的一段圆弧行驶。预瞄点是车辆当前行驶方向上一定距离（ld）处的路径点。预瞄距离的选择对算法性能至关重要，通常与车辆速度成正比，以适应不同速度下的跟踪需求。 2. 算法步骤 - 确定车辆当前位置：通过GPS、惯性导航系统等设备获取车辆的实时位置和航向信息。 - 寻找最近点：在规划路径中找到距离车辆最近的点，但应确保该点位于预瞄距离范围内。 - 定义目标点：选择距离车辆后轴ld距离的路径点作为目标点。 - 转换坐标：将目标点坐标转换至车辆坐标系中。 - 计算转向角：根据车辆状态和目标点信息计算出合适的转向角δ。 - 控制车辆：依据计算出的转向角操纵车辆转向，并更新车辆状态。 在实际应用中，Pure Pursuit算法能有效地跟踪预先规划的路径，但可能会在曲率变化较大的路径上出现跟踪误差。为改进这一点，通常会结合其他控制策略，如引入PID控制器来调整预瞄距离，以提高跟踪精度和稳定性。 Pure Pursuit算法因其简单性和实用性在无人驾驶领域得到了广泛的应用。然而，它也有其局限性，特别是在处理快速变化的路径条件时。因此，理解算法的工作原理并结合实际情况进行优化，对于实现高效的无人驾驶运动控制至关重要。