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

python使用Akshare与Streamlit实现股票估值分析教程(图文代码)

《python使用Akshare与Streamlit实现股票估值分析教程(图文代码)》入职测试中的一道题,要求:从Akshare下载某一个股票近十年的财务报表包括,资产负债表,利润表,现金流量表,保存... 目录一、前言二、核心知识点梳理1、Akshare数据获取2、Pandas数据处理3、Matplotl

Django开发时如何避免频繁发送短信验证码(python图文代码)

《Django开发时如何避免频繁发送短信验证码(python图文代码)》Django开发时,为防止频繁发送验证码,后端需用Redis限制请求频率,结合管道技术提升效率,通过生产者消费者模式解耦业务逻辑... 目录避免频繁发送 验证码1. www.chinasem.cn避免频繁发送 验证码逻辑分析2. 避免频繁

精选20个好玩又实用的的Python实战项目(有图文代码)

《精选20个好玩又实用的的Python实战项目(有图文代码)》文章介绍了20个实用Python项目,涵盖游戏开发、工具应用、图像处理、机器学习等,使用Tkinter、PIL、OpenCV、Kivy等库... 目录① 猜字游戏② 闹钟③ 骰子模拟器④ 二维码⑤ 语言检测⑥ 加密和解密⑦ URL缩短⑧ 音乐播放

Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解

《Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解》tenacity是一个专为Python设计的通用重试库,它的核心理念就是用简单、清晰的方式,为任何可能失败的操作添加重试能力,下面我们就来看... 目录一切始于一个简单的 API 调用Tenacity 入门:一行代码实现优雅重试精细控制:让重试按我

Spring Security 单点登录与自动登录机制的实现原理

《SpringSecurity单点登录与自动登录机制的实现原理》本文探讨SpringSecurity实现单点登录(SSO)与自动登录机制,涵盖JWT跨系统认证、RememberMe持久化Token... 目录一、核心概念解析1.1 单点登录(SSO)1.2 自动登录(Remember Me)二、代码分析三、

在MySQL中实现冷热数据分离的方法及使用场景底层原理解析

《在MySQL中实现冷热数据分离的方法及使用场景底层原理解析》MySQL冷热数据分离通过分表/分区策略、数据归档和索引优化,将频繁访问的热数据与冷数据分开存储,提升查询效率并降低存储成本,适用于高并发... 目录实现冷热数据分离1. 分表策略2. 使用分区表3. 数据归档与迁移在mysql中实现冷热数据分

Python实现MQTT通信的示例代码

《Python实现MQTT通信的示例代码》本文主要介绍了Python实现MQTT通信的示例代码,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编来一... 目录1. 安装paho-mqtt库‌2. 搭建MQTT代理服务器(Broker)‌‌3. pytho

MySQL进行数据库审计的详细步骤和示例代码

《MySQL进行数据库审计的详细步骤和示例代码》数据库审计通过触发器、内置功能及第三方工具记录和监控数据库活动,确保安全、完整与合规,Java代码实现自动化日志记录,整合分析系统提升监控效率,本文给大... 目录一、数据库审计的基本概念二、使用触发器进行数据库审计1. 创建审计表2. 创建触发器三、Java

从原理到实战深入理解Java 断言assert

《从原理到实战深入理解Java断言assert》本文深入解析Java断言机制,涵盖语法、工作原理、启用方式及与异常的区别,推荐用于开发阶段的条件检查与状态验证,并强调生产环境应使用参数验证工具类替代... 目录深入理解 Java 断言(assert):从原理到实战引言:为什么需要断言?一、断言基础1.1 语

Java中的雪花算法Snowflake解析与实践技巧

《Java中的雪花算法Snowflake解析与实践技巧》本文解析了雪花算法的原理、Java实现及生产实践,涵盖ID结构、位运算技巧、时钟回拨处理、WorkerId分配等关键点,并探讨了百度UidGen... 目录一、雪花算法核心原理1.1 算法起源1.2 ID结构详解1.3 核心特性二、Java实现解析2.