四轮差速代码

<think>好的，用户需要四轮差速算法的代码示例，我先得回顾一下相关的知识点。根据引用中的信息，四轮差速AGV的运动学模型是关键，需要将四个车轮的角速度转换为机器人的线速度和角速度。用户可能希望了解如何根据轮子的转速计算机器人的整体运动，以及如何更新位姿。 首先，我得明确四轮差速的结构。通常四个轮子独立驱动，左右两侧对称，可能分为两组，比如左右各两个轮子。这时候每个轮子的转速会影响机器人的整体运动。根据运动学模型，线速度v和角速度ω可以由各轮子的角速度计算得出。例如，线速度v可能是左右轮速度的平均值，而角速度ω则与左右轮速度差有关，同时要考虑轮距和轴距的参数。 接下来，用户需要代码示例。根据引用3，有提到STM32和ROS的源码，但用户可能需要一个简化的版本。可能需要用Python或C++来展示核心算法。代码应该包括如何从四个轮子的转速计算线速度和角速度，然后更新位姿（位置和方向）。位姿更新通常涉及积分，比如使用线速度和角速度乘以时间间隔来更新x、y坐标和航向角θ。 另外，要考虑参数如轮子半径、轮距（左右轮间距）、轴距（前后轮间距）等。这些参数在代码中应该作为常量或配置项出现。例如，线速度v的计算可能需要将每个轮子的角速度乘以半径，再根据布局取平均或其他组合方式。 然后，用户可能对如何实现具体的运动学逆解感兴趣，也就是给定期望的线速度和角速度，如何反推出各个轮子的目标角速度。这部分可能需要更复杂的计算，比如涉及矩阵运算或几何关系，但用户当前的问题可能只需要正解，即从轮速到机器人速度的转换。 还需要注意单位的一致性，例如角速度的单位是rad/s，线速度的单位是m/s等。在代码中，时间间隔dt的选择也很重要，通常取决于控制循环的频率。 最后，考虑到用户可能需要实际应用的示例，引用3提到EKF融合IMU和里程计数据，但用户的问题主要集中在四轮差速的实现上，所以代码示例可能集中在运动学计算和位姿更新部分，而不涉及滤波或导航算法。 总结下来，代码的结构可能包括： 1. 定义机器人的参数（轮半径、轮距、轴距）。 2. 输入四个轮子的角速度。 3. 计算线速度和角速度。 4. 根据线速度和角速度更新位姿。 5. 输出结果。 需要验证公式的正确性，比如当左右轮速度相同时，角速度应为零，机器人直线行驶；当左右轮速度不同时，产生旋转。同时，轴距可能影响转弯半径，但在差速模型中，通常假设是中心点旋转，所以可能轴距参数不影响角速度的计算，但轮距会影响。 可能遇到的错误包括符号问题（例如左右轮速度差的正负影响角速度方向），以及位姿更新时的积分方法是否正确（例如使用欧拉积分）。 现在需要将这些思路转化为具体的代码示例，并确保符合用户的要求，如使用中文注释，结构清晰。同时根据用户提供的引用，特别是引用1中的运动学逆解示例，可能需要参考类似的方法来处理四个轮子的情况。</think>### 四轮差速算法实现解析 #### 1. 核心运动学模型 四轮差速AGV的线速度$v$和角速度$\omega$由四个车轮的角速度$\omega_1, \omega_2, \omega_3, \omega_4$决定。假设左右对称布局，轮距为$L$，轮半径为$r$，则： $$ v = \frac{r}{4}(\omega_1 + \omega_2 + \omega_3 + \omega_4) \\[5pt] \omega = \frac{r}{2L}(\omega_1 + \omega_2 - \omega_3 - \omega_4) $$ #### 2. Python代码示例 ```python import math class FourWheelDiffDrive: def __init__(self, wheel_radius, wheel_base): self.r = wheel_radius # 轮半径(m) self.L = wheel_base # 轮距(m)（左右轮中心间距） self.x = 0.0 # X坐标(m) self.y = 0.0 # Y坐标(m) self.theta = 0.0 # 航向角(rad) def update_odometry(self, w1, w2, w3, w4, dt): """更新位姿 :param w1~w4: 四个车轮角速度(rad/s) :param dt: 时间间隔(s) """ # 计算线速度和角速度 v = self.r * (w1 + w2 + w3 + w4) / 4.0 omega = self.r * (w1 + w2 - w3 - w4) / (2 * self.L) # 更新航向角 self.theta += omega * dt # 更新坐标 dx = v * math.cos(self.theta) * dt dy = v * math.sin(self.theta) * dt self.x += dx self.y += dy return v, omega, (self.x, self.y, self.theta) # 使用示例 agv = FourWheelDiffDrive(wheel_radius=0.1, wheel_base=0.5) v, omega, pose = agv.update_odometry(1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.1) print(f"线速度: {v:.2f} m/s, 角速度: {omega:.2f} rad/s") print(f"当前位姿: X={pose[0]:.2f}m, Y={pose[1]:.2f}m, θ={pose[2]:.2f}rad") ``` #### 3. 关键参数说明 - `wheel_radius`: 轮胎物理半径，影响速度转换 - `wheel_base`: 左右轮中心间距，影响旋转半径 - `dt`: 控制周期时间间隔，建议10-100ms #### 4. 实现细节 1. **运动学转换**：将电机编码器测量的轮子角速度转换为整车运动参数[^1] 2. **位姿更新**：采用欧拉积分法进行航向角积分 3. **坐标变换**：通过方向余弦计算X/Y方向位移分量 #### 5. 典型应用场景 - 仓储物流AGV路径跟踪 - 服务机器人自主导航 - 工业自动化运输设备