matlab仿真实现双轮差速模型小车的PP路径跟踪，直接脚本运行，非simulink文件哦

本文针对差速移动机器人轨迹跟踪问题,提出一种使用PID环节对航向角和距离进行控制算法。首先对实际GPS传感器的经纬度进行转换，其次建立差速移动机器人运动学模型，最后利用控制算法对离散的数据点进行跟踪并与PurePursuit算法进行横向对比

目前电动车主要的驱动方式有集 中驱动式、双电机独立驱动式（前驱 式和后驱式）及四电机四轮独立驱动 式等形式。不论采用何种驱动方式， 当汽车在不平路面上行驶或转向时， 驱动轮都会遇到差速问题。由于各种 电动车采用的驱动方式和控制策略不 同，相应的电子差速器的设计也不尽 相同。文章基于Ackerman转向数学模 型为理论基础，通过采用闭环有差反 馈式调节系统实现电动车的电子差速 策略，在MATLAB/Simulink模块中建 立电机和差速系统的模型，所建差速 控制系统的仿真结果表明电子差速系 统能够根据控制参数进行良好的控 制，能较好地满足电动汽车的驱动要 求。

智能车差速表，差速处理使得自动循迹小车过弯道时更平稳

粒子过滤器 粒子滤波器的预测和更新步骤以定位差速驱动模型车辆 文件描述main.py 初始化地图 每个时间戳将编码器和激光雷达数据同步到FOG数据 从Particle_filter.py运行prediction（） 从particle_filter.py运行update（） 从map_update.py运行update_map（） particle_filter_prediction.py particle_filter_prediction（）-粒子过滤器预测步骤的功能 particle_filter_update.py particle_filter_update（）-用于粒子过滤器更新步骤的函数 map_update.py update_map（）-更新地图的功能 resample_particles.py resample_particles（）-用于重新采样粒子过

阐述一般差速驱动机器人轮间距校准，可关注“混沌无形”

超详细的PID控制原理解释，代码解析，还附带了纯手打的工程上使用PID的实用经验

两轮驱动移动机器人的运动学研究，高清无水印，适合于纯跟踪算法（puresuit）数学模型；建立机器人小车的运动数学模型，在此基础上，详细分析了移动机器人小车的基本运动形式，即直线运动、圆弧运动的实现方式。

当车辆使用很长时间后，用户发现方向转向沉重、发抖、跑偏、不正、不归位或者轮胎单边磨损，波状磨损，块状磨损，偏磨等不正常磨损，以及用户驾驶时，车感漂浮、颠簸、摇摆等现象出现时，就应该考虑检查一下车轮定位值，看看是否偏差太多，及时进行修理。

行业分类-外包设计-差速纠偏定位装置及包装袋生产线.zip