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PurePursuit轨迹跟踪控制。

1. 技术原理

轨迹跟踪模块主要负责控制车辆沿着规划的路径点行驶，即根据车辆当前的速度、位姿及路径点信息，计算出下一时刻车辆的控制参数（速度和转向），使车辆尽可能沿着规划的路径平稳行驶。

常用的跟踪控制算法有：纯跟踪算法（pure pursuit）、PID、MPC等（由易到难）。

纯跟踪算法（pure pursuit）的思想就是：把阿克曼转向的车辆抽象成自行车两轮模型，构建前轮转角和后轴曲率的约束关系，然后以车后轴为切点，车辆纵向车身为切线，控制车辆后轴中心经过轨迹上一系列的点。

在示意图中，(Cx，Cy)表示当前智能车的位置坐标，(Gx, Gy)表示跟踪轨迹的预瞄点的位置坐标，Ld为预瞄点到车辆后轴中心的距离即预瞄距离，R表示跟踪的曲率半径。根据pure pursuit算法计算出控制量前轮转角δ以及对应的车辆转向角W。

计算如下：

2. 代码实现

pure_pursuit_node.cpp（主函数，实例化对象并运行）

// ROS Includes
#include <ros/ros.h>
// User defined includes
#include <pure_pursuit/pure_pursuit_core.h>int main(int argc, char** argv)
{ros::init(argc, argv, "pure_pursuit");waypoint_follower::PurePursuitNode ppn;ppn.run();return 0;
}

pure_pursuit_core.h（PurePursuitNode类定义）

// 纯跟踪节点运行
void PurePursuitNode::run()
{ROS_INFO_STREAM("pure pursuit start");ros::Rate loop_rate(LOOP_RATE_);while (ros::ok()){ros::spinOnce();if (!is_pose_set_ || !is_waypoint_set_ || !is_velocity_set_){ROS_WARN("Necessary topics are not subscribed yet ... ");loop_rate.sleep();continue;}pp_.setLookaheadDistance(computeLookaheadDistance());pp_.setMinimumLookaheadDistance(minimum_lookahead_distance_);double kappa = 0;bool can_get_curvature = pp_.canGetCurvature(&kappa);publishTwistStamped(can_get_curvature, kappa);publishControlCommandStamped(can_get_curvature, kappa);health_checker_ptr_->NODE_ACTIVATE();health_checker_ptr_->CHECK_RATE("topic_rate_vehicle_cmd_slow", 8, 5, 1,"topic vehicle_cmd publish rate slow.");// for visualization with Rvizpub11_.publish(displayNextWaypoint(pp_.getPoseOfNextWaypoint()));pub13_.publish(displaySearchRadius(pp_.getCurrentPose().position, pp_.getLookaheadDistance()));pub12_.publish(displayNextTarget(pp_.getPoseOfNextTarget()));pub15_.publish(displayTrajectoryCircle(waypoint_follower::generateTrajectoryCircle(pp_.getPoseOfNextTarget(), pp_.getCurrentPose())));if (add_virtual_end_waypoints_){pub18_.publish(displayExpandWaypoints(pp_.getCurrentWaypoints(), expand_size_));}std_msgs::Float32 angular_gravity_msg;angular_gravity_msg.data =computeAngularGravity(computeCommandVelocity(), kappa);pub16_.publish(angular_gravity_msg);publishDeviationCurrentPosition(pp_.getCurrentPose().position, pp_.getCurrentWaypoints());is_pose_set_ = false;is_velocity_set_ = false;is_waypoint_set_ = false;loop_rate.sleep();}
}// 发布时间戳// 发布控制指令// 计算预瞄距离// 计算速度// 计算加速度// 计算转向角

pure_pursuit.h（PurePursuit类定义）

// 计算曲率// 线性插值

pure_pursuit_viz.h（marker显示定义）

// 显示目标点// 生成轨迹// 显示轨迹

3. 算法改进

使用后发现pure pursuit只能用于一些简单的场景，如直线道路上的循迹；对于一些复杂的路径跟踪效果较差，例如U型/S型等曲线路径。根据pure pursuit的原理可以知道，其跟踪效果很大程度上取决于前视距离ld的选择，设置固定的前视距离和路径曲率肯定无法适应不同的路径，因此就需要对前视距离的计算方法进行研究改进。

人类开车时会根据不同驾驶速度和不同路段，进行判断合适的视线跟踪点。因此，我们就可以将这个过程抽象出来，加以处理，形成一个选择前视距离的规则。

动态调整预瞄距离的计算规则：与车速的关系；与跟踪轨迹曲率的关系；跟踪轨迹曲率K计算。

在Autoware中，绿色的球体即为计算的跟踪预瞄点；红色的点为规划好的路径点；白色的轨迹为轨迹跟踪算法计算出的车辆将要运行的轨迹。

之后要做的事：

• 如何做算法改进；

• 如何手撕算法；

• 针对具体问题，如做倒车场景下的轨迹跟踪。

参考：

http://t.csdn.cn/O6KCy
http://t.csdn.cn/J1nPl

以上。