单航点版本与多航点版本使用分析

分析中传入单航点版本和多航点版本 (generateSetpoints) 的使用场景，可以帮助我们理解它们的适用范围和最佳使用方式。

单航点版本：传入单个 waypoint

_position_smoothing.generateSetpoints(
    current_position,             // 当前位置
    target_position,              // 目标位置（单点）
    target_velocity,              // 目标速度
    dt,                           // 时间步长
    false,                        // 不强制零速度
    smoothed_setpoints            // 输出的平滑轨迹点
);

特点

• 自动生成三个相同的航点 waypoints[3]：

  Vector3f waypoints[3] = {waypoint, waypoint, waypoint};

  在内部，waypoints 数组中的每个点都设置为同一个目标点。

• 假设从当前位置平滑地到达目标点 waypoint，忽略路径中下一个或之前的点。

使用场景

1. 单点导航
   用于从当前位置直接到达目标点的简单运动。例如：

   • 无人机悬停后飞往下一个航点。
   • 机器人短距离移动到指定目标。
2. 终点单一的任务
   如果当前任务只关心目标点（如送货机器人到达目的地），这个版本更适合。
3. 固定速度控制
   在目标点附近，使用给定的 target_velocity，生成平滑轨迹。

优点

• 简单易用：直接传入目标点即可，不需要预先计算路径。
• 兼容性好：在大多数单航点情况下，生成的轨迹平滑且满足要求。

限制

• 缺乏路径规划信息：由于没有考虑其他路径点，只生成简单的从当前位置到目标点的平滑轨迹。
• 不适合动态环境：若目标点在移动或路径受限，可能不够灵活。

多航点版本：传入 waypoints 数组

_position_smoothing.generateSetpoints(
    current_position,             // 当前位置
    waypoints,                    // 多个航点数组
    target_velocity,              // 目标速度
    dt,                           // 时间步长
    false,                        // 不强制零速度
    smoothed_setpoints            // 输出的平滑轨迹点
);

特点

• 允许传入三个航点：

  const Vector3f(&waypoints)[3]

  waypoints[0]: 上一个航点
  waypoints[1]: 当前目标航点
  waypoints[2]: 下一个目标航点（未来路径点）

• 内部算法利用这些信息生成更加平滑的轨迹：

  • 通过分析前后路径点的相对位置和速度变化，优化轨迹的连续性。
  • 可能使用预测性的方法（例如多段样条）调整轨迹的加速度、速度。

使用场景

1. 复杂路径规划
   适用于需要从当前位置经过多个路径点的场景。例如：

   • 无人机按照规划航线飞行。
   • 自动驾驶车辆在预定路线中连续转向。
2. 动态路径调整
   如果未来的路径点已经知道（或动态计算），可以传入这些点以生成更符合运动学规律的轨迹。
3. 路径柔顺控制
   考虑上一个点和下一个点的情况下，可以减少路径上的急剧转向或速度变化，保证平滑性。

优点

• 轨迹平滑性更好：通过分析多个点，轨迹过渡更加自然。
• 适应复杂场景：能更好地适应需要多段路径连接的任务。

限制

• 复杂度较高：需要提前计算和传入前后路径点。
• 依赖准确的路径信息：如果路径点不准确，可能影响平滑效果。

两者对比

适用场景总结

• 选择单航点版本

  • 任务单一且只关心目标点时（如到达一个固定目标）。
  • 路径不复杂，且不需要高平滑性时。

• 选择多航点版本

  • 路径规划包含多个点，需要生成更自然的平滑轨迹。
  • 动态环境下，提前知道下一个目标点并希望优化当前轨迹。
  • 对平滑性和速度过渡要求较高的应用。