pure pursuit stanley

Pure Pursuit과 Stanley는 모두 자율 주행 차량의 경로 추종 알고리즘으로, 각각의 장단점이 있어 특정 조건에서 더 적합할 수 있습니다. 곡률이 많은 구간에서 어떤 알고리즘이 더 적합한지 비교해 보겠습니다.

 

Pure Pursuit

 

Pure Pursuit 알고리즘은 차량의 현재 위치에서 경로 상의 목표 지점을 설정하고, 그 목표 지점을 향해 차량이 회전하도록 하는 방식입니다. 이 방법은 다음과 같은 장점과 단점을 가집니다.

 

Pure Pursuit - Here is the diagram explaining the Pure Pursuit algorithm used in autonomous vehicle navigation. It illustrates the vehicle’s position, the lookahead point, and the steering angle calculation.

 

 

장점:

 

1. 구현이 비교적 간단합니다.

2. 곡률이 비교적 작은 구간에서는 부드러운 경로 추종이 가능합니다.

 

단점:

 

1. 곡률이 큰 구간에서는 차량이 목표 지점을 빠르게 추적하려고 하여 불안정한 주행이 발생할 수 있습니다.

2. 경로가 급격히 변하는 경우 목표 지점이 지나치게 앞에 설정되거나 가까이 설정되는 등의 문제가 발생할 수 있습니다.

 

Stanley

 

Stanley 알고리즘은 경로와 차량의 위치 차이(오차)를 최소화하도록 차량의 조향 각을 계산하는 방식입니다. 이는 곡률이 큰 구간에서도 안정적인 주행을 제공할 수 있습니다.

 

Stanley - Here is the diagram explaining the Stanley algorithm used in autonomous vehicle navigation, illustrating the vehicle’s position, heading error, cross-track error, and the steering angle calculation

 

장점:

 

1. 곡률이 큰 구간에서도 상대적으로 안정적인 주행이 가능합니다.

2. 차량의 위치 오차를 직접 최소화하기 때문에 정밀한 경로 추종이 가능합니다.

 

단점:

 

1. 구현이 Pure Pursuit보다 조금 더 복잡할 수 있습니다.

2. 주행 중 급격한 방향 변화 시 조향 각의 급격한 변동이 발생할 수 있습니다.

 

결론

 

곡률이 많은 구간에서는 Stanley 알고리즘이 더 적합합니다. 이는 경로의 곡률이 커질수록 차량의 위치 오차를 직접적으로 최소화하는 방식이 더 안정적인 주행을 가능하게 하기 때문입니다.

 

Pure Pursuit 알고리즘은 곡률이 적은 구간이나 직선 구간에서 더 유리할 수 있습니다.

 

따라서, 곡률이 많은 복잡한 구간에서는 Stanley 알고리즘을 사용하는 것이 더 좋은 선택이 될 것입니다.

 

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