第1章
Pure Pursuit算法概述
从路径跟踪说起 · 核心思想与几何原理 · 发展简史与应用场景
几何入门
第2章
车辆运动学模型基础
自行车模型推导 · 阿克曼转向 · 位姿表示 · 前轮转角与转弯半径
运动学自行车模型
第3章
Pure Pursuit数学推导
几何关系 · 前视距离 · 曲率半径 · 目标点选取策略
推导前视距离
第4章
前视距离参数分析
跟踪效果影响 · 速度自适应 · 固定vs动态 · 调优经验
参数调优
第5章
坐标系与坐标变换
全局/局部坐标系 · 车辆坐标系 · 变换矩阵 · 路径点转换
坐标变换
第6章
路径表示与预处理
点序列 · 线性/样条插值 · 平滑处理 · 密度控制
路径插值
第7章
目标点选取算法
最近点搜索 · 弧长法 · 投影法 · 有效性检查
目标点搜索
第8章
曲率与转角计算
目标点曲率 · 期望前轮转角 · 限幅平滑 · 转向执行模型
曲率转角
第9章
Pure Pursuit完整流程
伪代码 · 状态机 · 主循环 · 异常处理
流程状态机
第10章
Python基础实现
NumPy/Matplotlib · 核心函数 · 可视化调试 · 框架搭建
Python实现
第11章
仿真环境搭建
2D仿真器 · 车辆模型更新 · 路径生成器 · 评估指标
仿真环境
第12章
圆形路径跟踪实验
圆形路径生成 · 参数调优 · 误差分析 · 可视化
实验圆形
第13章
8字形路径跟踪实验
8字形特点 · 适应性分析 · 转向切换 · 改进方向
8字转向
第14章
复杂路径跟踪实验
S弯 · 连续弯道 · 急转弯 · 局限性分析
复杂极限
第15章
速度自适应Pure Pursuit
速度-前视映射 · 加速度约束 · 速度规划 · 实车测试
自适应速度
第16章
前视距离优化策略
基于曲率/误差自适应 · 模糊控制 · 机器学习简介
优化前视
第17章
Pure Pursuit vs Stanley
Stanley原理 · 推导对比 · 仿真对比 · 优缺点
对比Stanley
第18章
Pure Pursuit vs MPC
MPC原理 · 复杂度对比 · 精度对比 · 适用场景
MPC对比
第19章
多目标点跟踪策略
前瞻点序列 · 多步预测 · 滚动优化 · 与MPC融合
多目标预测
第20章
路径跟踪误差分析
横向/纵向/航向误差 · 误差传播特性
误差分析
第21章
算法稳定性分析
李雅普诺夫 · 收敛性 · 参数边界 · 鲁棒性
稳定性理论
第22章
实车部署要点
传感器选型 · 定位系统 · 延迟补偿 · 实时性优化
实车部署
第23章
ROS集成实现
ROS节点 · 话题通信 · TF变换 · Rviz可视化
ROS集成
第24章
C++工程化实现
C++代码 · Eigen库 · 性能优化 · 单元测试
C++工程
第25章
硬件在环测试
HIL平台 · 真实车辆模型 · 故障注入 · 标定
HIL测试
第26章
常见问题与调试
振荡 · 过冲 · 路径偏离 · 参数敏感性
调试问题
第27章
算法改进与变体
Adaptive Pure Pursuit · Vector Pursuit · 其他几何方法
改进变体
第28章
多车辆编队跟踪
领航-跟随 · 编队保持 · 通信延迟 · 协同控制
编队多车
第29章
项目实战：园区无人车
需求分析 · 系统设计 · 算法选型 · 实车测试
实战园区
第30章
总结与展望
适用边界 · 未来方向 · 学习资源 · 工程师成长
总结展望