融合TEB与Stanley的移动机器人路径规划控制算法

移动机器人根据TEB(timeelasticband)算法优化求解出轨迹点序列，然后通过时间差分计算移动机器人所需的控制量，这种方式在实际应用时由于速度与角速度的频繁跳变，导致对阿克曼底盘移动机器人的运行控制不佳、转向不平稳等问题。为了改善控制效果，将TEB下发的移动机器人控制量进行了改进，融合Stanley算法考虑机器人实际位姿与最优轨迹点之间的航向误差与横向误差，定义基于误差的非线性比例函数来求解移动机器人实时跟踪的控制率，以此设计移动机器人的运动控制器，并搭建基于ROS平台的路径规划控制模块进行仿真和实车测试，实验结果验证了所设计融合算法的有效性，可以实现阿克曼形式的底盘移动机器人可靠、平稳的路径规划和运动控制功能。