差速移动机器人轨迹跟踪控制方法及实现一、引言二·、基础准备1.去除GPS数据中的坏点2.经纬度与平面坐标系转换3.差速移动机器人数学建模三、基于PID的差分移动机器人轨迹跟踪方法1、控制律设计2、航向角PID控制器设计3、距离PID控制器设计四、基于PurePursuit算法的差分移动机器人轨迹跟踪方法1. PurePursuit算法基础2.控制律设计3．基于两轮差速模型的PurePursuit
机械臂：人脸、圆形物体跟踪总体结构一、机器人舵机1.硬件连接2.驱动程序二、人脸检测1.引入库2.加载模型3.检测并框出人脸三、小球（圆形物体）检测1.思路2.引入库2.检测并框出小球（霍夫圆检测）四、控制机械臂1.人脸跟随代码（不包含指令类和通讯类）2.小球（圆形物体）跟随代码（不包含指令类和通讯类） 总体结构提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门
车辆轨迹跟踪算法车辆轨迹跟踪，目前的主流方法分为两类：基于几何追踪的方法和基于模型预测的方法；几何追踪方法–pure-pursuit (纯跟踪)算法阿克曼几何的简化版 – 车辆单轨模型（自行车模型）采用自行车模型的一大好处就在于它简化了前轮转向角与后轴将遵循的曲率之间的几何关系，其关系如下式所示： 其中表示前轮的转角，L为轴距，R则为在给定的转向角下后轴遵循着的圆的半径。这个公式能够在较低速度的场
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2023-10-21 06:54:47
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目录1 模型推导及算法分析1.1 模型推导1.1.1 车辆动力学模型1.1.2 线性时变预测模型推导1.2 模型预测控制器设计1.2.1 目标函数设计1.2.2 约束设计2 代码解析2.1 模板框架2.1.1 S-Function2.1.2 mdlInitializeSizes函数2.1.3 mdlUpdates()函数2.1.4 mdlOutputs()函数2.2 MPC 算
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2024-08-17 11:43:02
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预测控制（一）：MPC轨迹跟踪 本文先讲解MPC如何应用于差速机器人，然后使用MATLAB进行仿真测试。MPC原理 MPC轨迹跟踪的思路不难理解，在目前位姿，预测后面N个时刻机器人所处的位置，与目标轨迹进行比较，计算位姿误差最小和控制量最小的解。使用下一时刻的控制量控制机器人，不等机器人走完预测的轨迹，马上再次进行循环，有点类似DWA算法。模型线性化 MPC全称模型预测控制，那首先就先得有模
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2024-01-28 02:01:28
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路径跟踪算法学习及总结1.Stanley method 前轴控制 2.Pure pursuit(纯跟踪) 自行车模型 其中 δ 表示前轮的转角，L 为轴距（Wheelbase），R则为在给定的转向角下后轴遵循着的圆的半径。这个公式能够在较低速度的场景下对车辆运动做估计。 从自行车模型出发，纯跟踪算法以车后轴为切点, 车辆纵向车身为切线, 通过控制前轮转角，使车辆可以沿着一条经过目标路点（goal
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2024-07-03 06:01:17
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PS: 要记得修改smart.xacro小车模型的路径，否则运行相关指令后小车模型无法正常显示。用c++和ros在gazebo中实现纯跟踪仿真。操作步骤：（新开终端窗口）
原创
2023-09-30 19:05:52
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纯跟踪法基于当前车辆后轮中心位置，在参考路径上相ld的距离匹配一个预瞄点。 假设车辆后轮中心点可以按照一定的转弯半径R行驶至预瞄点，然后根据预瞄距离、转弯半径，车辆坐标系下预瞄点的朝向角之间的几何关系来确定前轮转角。 定义横向误差为车辆当前姿态和预瞄点在横向上的误差。 跟踪效果将由ld决定。前轮反馈控制法（Stanley）前轮反馈控制其核心思想是基于前轮中心的路径跟踪偏差量对方向盘转向控制量进行计
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2023-10-10 22:42:33
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Stanley法核心思想：Stanley法又称为前轮反馈控制最近的点的切线方向的夹角。2.由横向误差引起的转角，即前轮中心到参考轨迹最.
原创
2022-03-16 18:08:31
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轨迹点的数量我们取150个点，通过MPC算法去跟踪轨迹上的每一个点
原创
2022-03-19 09:41:39
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轨迹跟踪—线性 MPC 控制算法在自动驾驶和无人车领域的路径规划常常被分为运动轨迹生成与车辆路径跟踪控制两个部分。传统的基于几何条件的跟踪算法如pure-pursuit由于没有考虑车辆运动学导致控制精度和稳定性等方面存在不足，因此目前大部分采用线性MPC控制算法，从而平衡控制精度与计算量。本文首先介绍通用的MPC控制流程，对这一基于优化的控制理论有一定的认知。然后对常见的差速运动模型和自行车模型进
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2023-10-16 09:55:35
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这两天看到一篇GPT的视频，里面GPT-4通过一张草图一秒生成了网站。起初我还怀疑这玩意儿有那么强大？这不直接干掉一批程序员，抱着怀疑的态度，我把工作中遇到的问题给GPT发了过去，结果发现这玩意儿真香啊。大家不妨和我一起看看到底是怎么回事（文章内容为GPT回答的内容，可能已经在网上发布了，如有侵权，请联系删除）。 问题问题一：雷达常用的跟踪聚类算法（小试一下，持怀疑态度） 雷达常用
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2023-12-05 22:12:01
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系列文章目录 TD微分跟踪器(原理解析和Matlab实现) 状态扩张观测器 目录系列文章目录前言微分跟踪器作用原理线性TD非线性TDTD的一个定理最速离散控制函数Matlab实现参考文献 前言学习韩老师的ADRC，把学习过程记录一下，方便日后复习。这篇文章针对模型这种微分跟踪器环节（TD）进行检验介绍，包括作用、原理和代码实现。微分跟踪器作用大致可分为如下几个作用：(1)安排过渡过程 简单说就是让
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2024-09-10 10:12:51
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function LQR()clc;%% 给定参数：vx = 5; % 纵向车速,单位：m/sL=3;%轴距T=0.05;% sample time， control period% 给定圆形参考轨迹 CEN=[0,0]; % 圆心 Radius=20; % 半径 %% 设置参数Hp =10;%predictive horizion, contro
原创
2022-03-16 18:06:41
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# 行人轨迹跟踪：如何使用 Python 实现
行人轨迹跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究课题，特别是在智能监控、交通分析和人流监测等应用场景中。通过使用 Python 和 OpenCV 等库，我们可以实现对视频中行人的轨迹跟踪。本文将通过一段简单的代码示例来介绍这一过程，同时利用数据可视化工具展示一些常见的分析结果。
## 什么是行人轨迹跟踪？
行人轨迹跟踪是指在视频序列中识别并跟踪行人
# 轨迹跟踪控制：Python 实现
## 引言
轨迹跟踪控制是自动化与机器人技术中的一个重要课题，其目标是使移动体（如机器人、无人机等）沿着预先定义的路径移动。通过实现轨迹跟踪控制，移动体不仅能够提高效率，还能有效避免障碍物，实现自主导航。在本文中，我们将探讨轨迹跟踪控制的基本概念，并使用 Python 进行简单的实现示例。
## 基本概念
轨迹跟踪控制的主要任务是确保移动体能够跟随一个
# Python OpenCV 轨迹跟踪入门指南
## 1. 引言
轨迹跟踪是一种计算机视觉任务，旨在追踪一个或多个对象在视频中的运动。使用 Python 和 OpenCV，我们可以快速有效地实现这一功能。本文将为新手开发者详细介绍如何实现轨迹跟踪的基本流程，并提供相应的代码示例。
## 2. 流程概述
在进行轨迹跟踪之前，我们需要了解整个流程。以下是实现轨迹跟踪的步骤：
```merm
原创
2024-09-04 03:47:58
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有了之前的三篇知识基础，这一篇主要是工程实践。无人车辆在惯性坐标系中，车辆必须从一个给定的初始状态出发，然后通过某种控制器控制车辆尽量按照规划好的轨迹行驶。如下图所示： 如图中所示，期望轨迹是一条几何曲线，自变量是时间的函数。 为了进一步深入研究，做出了以下假设：环境感知部分无问题，规划出的路径为可行驶区域定位部分可以精确获得车辆的位置信息，包括车辆后轴中点的坐标信息，偏航角可以获取到车辆底层信息
1.程序功能描述
使用卡尔曼滤波对UAV在三维空间场景中的运动轨迹进行预测和估计，最后输出预测轨迹，估计轨迹以及三维空间轨迹估计结果。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行
3.核心程序
%第一个估计
Xk_ = [X_direct(k);Vx_direct(k)];
uk1 = Xa;
Xk_A =A_klm*Xk_;
Xk_B =B_k
原创
2024-07-26 23:41:52
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目标跟踪文章目录目标跟踪——SORT算法原理浅析目标跟踪——Deep Sort算法原理浅析基于yolov5与Deep Sort的流量统计与轨迹跟踪 文章目录目标跟踪文章目录SORT算法卡尔曼滤波匈牙利算法SORT核心算法流程总结 SORT算法Simple Online and Realtime Tracking(SORT)是一个非常简单、有效、实用的多目标跟踪算法。在SORT中，仅仅通过IOU来进
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2024-03-26 14:03:11
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