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纯路径追踪算法的实现

摘要

这篇技术报告的主题是详细描述纯追踪路径跟踪算法的实现。考虑到该算法在过去几年中取得了普遍成功，似乎有可能再次将其用于陆基导航问题。这篇报告也包含了一个几何推导方法，和提出了有关算法性能（取决于其参数）的一些见解。

简介

纯追踪算法已在机器人学院使用了很多年。首先在Terragator上，然后在NavLab上，最近在NavLab I1（也称为HMMWV）上。Amidic11在各种条件下实现并测试了该算法，并发现它作为通用跟踪算法表现出最大的希望。

本技术报告的主要目的是详细描述纯追逐算法的实现。考虑到该算法在过去几年中取得了普遍成功，似乎有可能再次将其用于陆基导航问题。该报告还包括该方法的几何推导，并提供了有关算法性能（取决于其参数）的一些见解。

历史

纯粹的追踪算法最初被设计为一种计算弧度的方法，该弧度可使机器人返回路径。该方法的第一个应用来自Terragator，这是一种六轮滑移转向机器人，在80年代初期用于户外视觉实验。工作的原始派生的标准参考Wallace [3]。

当Terragator上的工作移至当时新的NavLab时，弧指令算法随之而来。在整个NavLab项目中，提出并实施了许多路径跟踪算法，包括五次多项式方法和“控制理论”方法。对所有这些算法的测试表明，Pure Pursuit方法是最可靠，最可靠的方法。Amidi [lJ的硕士学位论文包含了他对上述三种方法的比较结果。

Navhb II（又名HMMWV）建成后，基于其可靠的性能，我们选择使用纯追踪跟踪器。我们的软件团队正忙于为规划，动态和感知模块开发其他代码，我们真的不想从头开始构建跟踪器。我们将一些旧的纯追踪跟踪代码复制到NavLab 11上，并使它正常工作并稳定使用了大约三个月。我们对它的表现感到失望，但是发现它可以接受。它可以跟踪我们给出的大多数路径，但有时会完全丢失路径。

我们复制的代码是上一个NavLab项目中剩余的实验性代码。它包含许多跟踪算法，其中之一是纯粹的追求。整个系统中存在一些错误，因此无法将跟踪器视作可能的罪魁祸首，因此我不得不重写跟踪器，并以纯粹的追求作为选择算法。在执行此服务时，我发现我们正在运行的代码已经以两个单独定义的超前距离执行了。（您应该阅读嵌套章节以了解此参数的定义和讨论。）部分代码正在以超前的方式运行18米，其他部分以4.5米的超前距离运行。我提出这一点的原因是，由于出现了这个相当大的错误，跟踪器的出色表现令我们的团队惊讶。我们还对算法的健壮性表示出了足够的尊重，该算法在“有意”残废时足以运行。

描述

什么是纯追踪？

纯粹追踪是一种跟踪算法，通过计算将车辆从当前位置移动到某个目标位置的曲率来工作。该算法的重点是选择一个目标位置，该目标位置在路径上距车辆前方一定距离。纯追踪这个名称来自于我们用来描述该方法的类比。我们倾向于认为车辆是在路径上追逐一个点，该点距它前方一定距离-它是在追寻那个移动点。这种类比通常用于将这种方法与人类的驾驶方式进行比较。我们倾向于在汽车前方看一段距离，然后朝那个位置前进。当我们开车反映道路的曲折和视觉遮挡时，前瞻距离会发生变化。

理论推导

纯跟踪方法是一种几何确定曲率的方法，该曲率将驱动车辆到达选定的路径点（称为目标点）。该目标点是路径上与当前车辆位置偏离一个视点的点。构建连接当前点和目标点的弧。该圆弧的弦长是超前距离，在确定连接两个点的唯一圆弧时用作第三个约束。考虑超前距离类似于人类驾驶员可能要跟踪的到汽车前方某个点的距离。

考虑图1。图中为车辆，并绘制了车辆坐标系的轴。X轴穿过车辆的后轴。Shin [2]表明，如果将车辆的坐标系放置在后差速器上，且x轴与后轴共线，则推进和转向在几何上是分离的。

还显示了距原点一个超前距离1的点（x，y）。点（x，y）被限制在路径上。目的是计算连接弧线的圆弧的曲率原点为（x，y）且和弦长度为1。

以下两个方程式成立。第一个来自图1中较小的直角三角形的几何形状。第二个来自x轴上的线段总和。

$$x^2+y^2=l^{}$$