1 差速机器人状态方程构建 1.1差速机器人运动学模型 1.2模型线性化 1.3模型离散化 2离散LQR迭代计算 注意1：P值的初值为Q。见链接中的： 注意2：Q, R参数调节 注意3：LQR一般只做横向控制，不做纵向控制。LQR输出的速度为速度差，需要进一步转换 3点镇定路径跟踪 通过调整参考路径，实现分段LQR路径跟踪： ①先旋转； ②直线跟踪到目标点； ③

Bitbucketpid - ROS Wiki https://blog.csdn.net/qq_40344790/article/details/127637320 two-wheel-differential-driving-mobile-robot AGV/AMR的运动规划和导航：A*、JPS、D*、LPA*、D* Lite、Theta*、RRT、RRT*、RRT-Connect、

在rviz及gazebo练习差速轮式机器人时，很奇怪，只有个机器人的底板及底部的两个万向轮，如下图， 后来查看相关.xacro文件，里面是引用包含了轮子的xacro文件，只需传入不同的参数即可调用生成不同位置的轮子，精简了代码。找到定义轮子的xacro文件，在惯性那行增加xacro:即可，如下图所示，否则会找不到相关的值替换，自然不显示。 最终效果如下。 其他部件

1.Introduction 本文主要介绍针对于两轮差速模型的逆运动学数学推导。因为在机器人控制领域，决策规划控制层给执行器输出的控制指令v(车辆前进速度)和w(角速度)，因此，我们比较关心，当底层两个驱动电机接收到此信息，如何将v和w转换成左轮速度V1和右轮速度V2。 2.Algorithm 如上图，是两轮差速模型，我们考虑左轮V1！= V2，的情况。 当机器人绕远处O_mation圆心，做圆

1.Introduction 本文主要介绍针对于两轮差速模型的逆运动学数学推导。因为在机器人控制领域，决策规划控制层给执行器输出的控制指令v(车辆前进速度)和w(角速度)，因此，我们比较关心，当底层两个驱动电机接收到此信息，如何将v和w转换成左轮速度V1和右轮速度V2。 2.Algorithm 如上图，是两轮差速模型，我们考虑左轮V1！= V2，的情况。 当机器人绕远处O_mation圆心，做圆