梯形速度规划算法原理及代码

2023-12-13 02:12

本文主要是介绍梯形速度规划算法原理及代码,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

梯形速度规划的原理:梯形速度规划算法
对应的代码如下:

#pragma once
#include <cmath>
#include <iostream>
#include <vector>
struct SpeedPoint {SpeedPoint() {s = 0;speed = 0;t = 0;}double s;      // mdouble speed;  // m/sdouble t;      // s
};inline std::tuple<double, double, double> trapezoidalSpeedPlanningGetS(const double& max_speed, const double& init_speed,const double& aim_distance, const double& aim_speed,const double& aim_acc) {// 分类讨论,初始车速&最高速度的大小double valid_aim_speed = aim_speed;if (aim_speed > max_speed) {valid_aim_speed = max_speed;}double s1 =(std::pow(max_speed, 2) - std::pow(init_speed, 2)) / (2 * aim_acc);double s3 =(std::pow(max_speed, 2) - std::pow(valid_aim_speed, 2)) / (2 * aim_acc);double s2 = aim_distance - fabs(s1) - s3;if (s2 < 0) {s2 = 0;s1 = (2 * aim_acc * aim_distance - std::pow(init_speed, 2) +std::pow(valid_aim_speed, 2)) /(4 * aim_acc);if (fabs(s1) > aim_distance) {s1 = std::copysign(aim_distance, s1);s2 = s3 = 0;} elses3 = aim_distance - fabs(s1);}return std::tuple<double, double, double>(s1, s2, s3);
}/*** @brief trapezoidalSpeedPlanning: 梯形速度规划* @param max_speed* @param init_speed* @param aim_distance* @param aim_speed* @param aim_acc* s1: 加速段* s2: 匀速段* s3: 减速段* @return*/
inline std::vector<SpeedPoint> trapezoidalSpeedPlanning(const double& max_speed, const double& init_speed,const double& aim_distance, const double& aim_speed,const double& aim_acc) {std::vector<SpeedPoint> results;if (max_speed <= 0) {// to zero.return results;}double s1, s2, sk, s3;std::tuple<double, double, double> result_ss = trapezoidalSpeedPlanningGetS(max_speed, init_speed, aim_distance, aim_speed, aim_acc);s1 = std::get<0>(result_ss);s2 = std::get<1>(result_ss);s3 = std::get<2>(result_ss);sk = fabs(s1) + s2;const double delta_t = 0.1;double acculate_s = 0;double acculate_v = init_speed;double acculate_t = 0;SpeedPoint speed_point;double s1_sign = std::copysign(1, s1);double speed_m = std::sqrt(2 * aim_acc * s1 + init_speed * init_speed);for (; acculate_s < aim_distance;) {speed_point.s = acculate_s;speed_point.t = acculate_t;speed_point.speed = acculate_v;acculate_t += delta_t;results.push_back(speed_point);if (acculate_s <= fabs(s1)) {acculate_s += acculate_v * delta_t;acculate_v += aim_acc * delta_t * s1_sign;} else if (acculate_s < sk) {acculate_s += acculate_v * delta_t;} else {// 减速段acculate_s += acculate_v * delta_t;acculate_v -= aim_acc * delta_t;if (acculate_v <= 0) break;}}return results;
}inline double trapezoidalSpeedPlanningTime(const double& max_speed,const double& init_speed,const double& aim_distance,const double& aim_speed,const double& aim_acc) {if (max_speed <= 0) {// to zero.return INFINITY;}double s1, s2, s3;std::tuple<double, double, double> result_ss = trapezoidalSpeedPlanningGetS(max_speed, init_speed, aim_distance, aim_speed, aim_acc);double valid_aim_speed = aim_speed;if (aim_speed > max_speed) {valid_aim_speed = max_speed;}s1 = std::get<0>(result_ss);s2 = std::get<1>(result_ss);s3 = std::get<2>(result_ss);//  std::cout << "s1: " << s1 << ", s2: " << s2 << ", s3: " << s3 <<//  std::endl;double speed_m = std::sqrt(2 * aim_acc * s1 + init_speed * init_speed);double speed_final = std::sqrt(speed_m * speed_m + 0.2 - 2 * aim_acc * s3);if (fabs(speed_final - valid_aim_speed) > 1) return INFINITY;double time_1 = fabs(speed_m - init_speed) / aim_acc, time_2 = s2 / speed_m,time_3 = (speed_m - speed_final) / aim_acc;return time_1 + time_2 + time_3;
}
inline double GetSpeedPlanningTimeByReultS(const std::tuple<double, double, double>& result_ss,const double& max_speed, const double& init_speed,const double& aim_distance, const double& aim_speed,const double& aim_acc) {if (max_speed <= 0) {// to zero.return INFINITY;}double s1, s2, s3;double valid_aim_speed = aim_speed;if (aim_speed > max_speed) {valid_aim_speed = max_speed;}s1 = std::get<0>(result_ss);s2 = std::get<1>(result_ss);s3 = std::get<2>(result_ss);//  std::cout << "s1: " << s1 << ", s2: " << s2 << ", s3: " << s3 <<//  std::endl;double speed_m = std::sqrt(2 * aim_acc * s1 + init_speed * init_speed);double speed_final = std::sqrt(speed_m * speed_m + 0.2 - 2 * aim_acc * s3);if (fabs(speed_final - valid_aim_speed) > 1) return INFINITY;double time_1 = fabs(speed_m - init_speed) / aim_acc, time_2 = s2 / speed_m,time_3 = (speed_m - speed_final) / aim_acc;return time_1 + time_2 + time_3;
}inline SpeedPoint trapezoidalSpeedPlanningPointByS(const double& s1, const double& s2, const double& s3, const double& s,const double& init_speed, const double& aim_acc) {SpeedPoint speed_point;double speed_m = std::sqrt(2 * aim_acc * s1 + init_speed * init_speed);speed_point.s = s;double s1_sign = std::copysign(1, s1);if (s <= fabs(s1)) {double vt = sqrt(2 * aim_acc * s1_sign * s + init_speed * init_speed);speed_point.speed = vt;speed_point.t = (vt - init_speed) / (aim_acc * s1_sign);} else if (s < fabs(s1) + s2) {double v1_t = speed_m;speed_point.speed = v1_t;// s1_t + (s - fabs(s1)) / v1_t;speed_point.t =(v1_t - init_speed) / (aim_acc * s1_sign) + (s - fabs(s1)) / v1_t;} else {// 减速段double v1_t = speed_m;double t1 = fabs(speed_m - init_speed) / aim_acc;double t2 = s2 / v1_t;double end_speed_2 = v1_t * v1_t - 2 * aim_acc * (s - s2 - fabs(s1));if (end_speed_2 < 1e-2)speed_point.speed = 0;elsespeed_point.speed = sqrt(end_speed_2);speed_point.t = t1 + t2 + (v1_t - speed_point.speed) / aim_acc;}return speed_point;
}

这篇关于梯形速度规划算法原理及代码的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/486792

相关文章

Java中流式并行操作parallelStream的原理和使用方法

《Java中流式并行操作parallelStream的原理和使用方法》本文详细介绍了Java中的并行流(parallelStream)的原理、正确使用方法以及在实际业务中的应用案例,并指出在使用并行流... 目录Java中流式并行操作parallelStream0. 问题的产生1. 什么是parallelS

Java中Redisson 的原理深度解析

《Java中Redisson的原理深度解析》Redisson是一个高性能的Redis客户端,它通过将Redis数据结构映射为Java对象和分布式对象,实现了在Java应用中方便地使用Redis,本文... 目录前言一、核心设计理念二、核心架构与通信层1. 基于 Netty 的异步非阻塞通信2. 编解码器三、

Java HashMap的底层实现原理深度解析

《JavaHashMap的底层实现原理深度解析》HashMap基于数组+链表+红黑树结构,通过哈希算法和扩容机制优化性能,负载因子与树化阈值平衡效率,是Java开发必备的高效数据结构,本文给大家介绍... 目录一、概述:HashMap的宏观结构二、核心数据结构解析1. 数组(桶数组)2. 链表节点(Node

深入理解Mysql OnlineDDL的算法

《深入理解MysqlOnlineDDL的算法》本文主要介绍了讲解MysqlOnlineDDL的算法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小... 目录一、Online DDL 是什么?二、Online DDL 的三种主要算法2.1COPY(复制法)

Redis中Hash从使用过程到原理说明

《Redis中Hash从使用过程到原理说明》RedisHash结构用于存储字段-值对,适合对象数据,支持HSET、HGET等命令,采用ziplist或hashtable编码,通过渐进式rehash优化... 目录一、开篇:Hash就像超市的货架二、Hash的基本使用1. 常用命令示例2. Java操作示例三

Redis中Set结构使用过程与原理说明

《Redis中Set结构使用过程与原理说明》本文解析了RedisSet数据结构,涵盖其基本操作(如添加、查找)、集合运算(交并差)、底层实现(intset与hashtable自动切换机制)、典型应用场... 目录开篇:从购物车到Redis Set一、Redis Set的基本操作1.1 编程常用命令1.2 集

Redis中的有序集合zset从使用到原理分析

《Redis中的有序集合zset从使用到原理分析》Redis有序集合(zset)是字符串与分值的有序映射,通过跳跃表和哈希表结合实现高效有序性管理,适用于排行榜、延迟队列等场景,其时间复杂度低,内存占... 目录开篇:排行榜背后的秘密一、zset的基本使用1.1 常用命令1.2 Java客户端示例二、zse

Redis中的AOF原理及分析

《Redis中的AOF原理及分析》Redis的AOF通过记录所有写操作命令实现持久化,支持always/everysec/no三种同步策略,重写机制优化文件体积,与RDB结合可平衡数据安全与恢复效率... 目录开篇:从日记本到AOF一、AOF的基本执行流程1. 命令执行与记录2. AOF重写机制二、AOF的

Java集合之Iterator迭代器实现代码解析

《Java集合之Iterator迭代器实现代码解析》迭代器Iterator是Java集合框架中的一个核心接口,位于java.util包下,它定义了一种标准的元素访问机制,为各种集合类型提供了一种统一的... 目录一、什么是Iterator二、Iterator的核心方法三、基本使用示例四、Iterator的工

Java 线程池+分布式实现代码

《Java线程池+分布式实现代码》在Java开发中,池通过预先创建并管理一定数量的资源,避免频繁创建和销毁资源带来的性能开销,从而提高系统效率,:本文主要介绍Java线程池+分布式实现代码,需要... 目录1. 线程池1.1 自定义线程池实现1.1.1 线程池核心1.1.2 代码示例1.2 总结流程2. J