轨迹跟踪控制:从理论到代码实战
📚 共计 30 章节
01
轨迹跟踪概述
什么是轨迹跟踪?应用场景:机器人、自动驾驶、无人机
概念
入门
02
数学基础回顾
向量矩阵、坐标变换、旋转矩阵、齐次变换、刚体运动学
数学
基础
03
轨迹表示方法
路径vs轨迹 · 多项式 · B样条 · 贝塞尔 · 时间参数化
规划
曲线
04
运动学模型
差速/阿克曼轮式 · 无人机 · 机械臂运动学模型
建模
轮式
05
动力学模型
牛顿-欧拉 · 拉格朗日 · 动力学简化方法
动力学
理论
06
PID控制基础
比例-积分-微分 · Ziegler-Nichols · 轨迹跟踪应用
控制
经典
07
前馈-反馈控制
前馈原理 · 前馈+反馈策略 · 基于模型补偿
前馈
复合
08
纯追踪算法
几何路径跟踪 · 纯追踪推导 · 前视距离选择
几何
经典
09
Stanley算法
横向误差控制 · Stanley推导 · 与纯追踪对比
横向
对比
10
模型预测控制(MPC)基础
MPC原理 · 预测模型 · 滚动优化 · 约束处理
MPC
优化
11
线性MPC轨迹跟踪
线性化运动学 · MPC构建 · QP求解器
线性MPC
QP
12
非线性MPC轨迹跟踪
非线性MPC · 实时迭代 · ACADO/ROS集成
NMPC
实时
13
线性二次型调节器(LQR)
LQR理论 · Riccati方程 · 轨迹跟踪应用
LQR
最优
14
自适应控制
模型参考自适应 · 自校正控制 · 应用场景
自适应
鲁棒
15
滑模控制
滑模面设计 · 趋近律 · 抖振抑制
滑模
鲁棒
16
鲁棒控制
H∞控制 · μ综合 · 不确定性建模
H∞
鲁棒
17
最优控制
变分法 · 庞特里亚金最小值 · 动态规划
最优
变分
18
状态估计基础
卡尔曼滤波 · EKF · 无迹卡尔曼滤波UKF
估计
滤波
19
传感器融合
GPS+IMU · 视觉+激光雷达 · 粒子滤波
融合
定位
20
轨迹规划与跟踪协同
A* / RRT · 局部轨迹优化 · 跟踪接口
规划
协同
21
避障与轨迹重规划
动态窗口法DWA · 人工势场 · 安全修正
避障
DWA
22
多机器人协同跟踪
编队控制 · 一致性理论 · 分布式跟踪
多机
编队
23
仿真环境搭建
MATLAB/Simulink · ROS+Gazebo · Carla/AirSim
仿真
工具
24
代码实战:纯追踪算法
Python完整实现 · 含注释 · 可运行
Python
实战
25
代码实战:Stanley算法
Python完整实现 · 含注释 · 可运行
Python
Stanley
26
代码实战:LQR轨迹跟踪
Python完整实现 · 含注释 · 可运行
Python
LQR
27
代码实战:线性MPC跟踪
Python完整实现 · 含注释 · 可运行
Python
MPC
28
代码实战:ROS C++节点
ROS C++轨迹跟踪节点 · 完整代码注释
ROS
C++
29
性能评估与调优
误差分析 · 鲁棒性测试 · 实时性优化
调优
评估
30
前沿进展与未来方向
学习型控制RL/IL · 端到端 · 安全关键控制
前沿
RL