1. 差速机器人路径跟踪的核心挑战
差速机器人（Differential Drive Robot）作为移动机器人中最常见的驱动形式，其运动控制面临着独特的挑战。与全向轮或阿克曼转向的车辆不同，差速机器人仅通过左右轮的转速差实现转向，这种运动特性使得路径跟踪算法的设计需要特别考虑非完整约束（Nonholonomic Constraints）。
在实际应用中，差速机器人常见于仓储AGV、服务机器人等场景。以仓储搬运为例，机器人需要精确跟踪预设路径到达货架位置，误差需控制在厘米级。传统PID控制虽然简单，但在处理曲线路径时容易产生稳态误差，特别是在低速大曲率转弯时表现不佳。
Pure Pursuit算法因其"预瞄距离"的核心思想，能够很好地解决这个问题。算法模拟人类驾驶行为——不是盯着车头正前方，而是关注路径上一定距离外的目标点，通过调整转向使车辆朝该点移动。这种"前瞻性"控制特别适合差速机器人的运动特性。
2. Pure Pursuit算法原理深度解析
2.1 几何追踪模型
Pure Pursuit的核心是几何自行车模型。假设机器人瞬时运动符合自行车模型（尽管实际是差速驱动），算法通过以下步骤工作：
-
在路径上选取距离机器人当前位置L（预瞄距离）的目标点
-
计算该目标点与机器人中心的横向距离e（cross-track error）
-
根据几何关系计算期望的转向曲率κ：
κ = 2 * e / L²
这个简洁的公式蕴含着算法的精髓——误差越大，转向曲率越大；预瞄距离越长，转向越平缓。在Simulink中，我们需要将这个几何关系转化为可执行的模块化设计。
2.2 预瞄距离的动态调整
固定预瞄距离会导致两种极端情况：距离过长时机器人响应迟钝，过短则容易振荡。优秀实现应采用速度自适应预瞄距离：
L = K * v + L₀
其中v是当前速度，K和L₀是需要调参的常数。在Simulink中可以用Gain和Sum模块轻松实现这个线性关系。实测表明，对于典型差速机器人（最大速度0.8m/s），K=0.8，L₀=0.3能取得较好效果。
注意：预瞄距离不应小于机器人轴距的1.5倍，否则会导致控制不稳定。对于常见的200mm轴距机器人，最小预瞄距离建议保持300mm以上。