无人车前轮转向分辨率校准

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在校准前轮转向角的零位后，进行前轮转向分辨率校准，参考图 3.1（a）中的函数图像可知，仅需要测量函数直线段不同位置的坐标，通过最小二乘法拟合就可以得到，具体实现如下：

如图 3.4所示，以右前轮为例讲解。将机器人放置于铺好的白纸之上，参考机器人机身几何特征在白纸上绘制机器人的对称中心线。

接着，输入控制信号控制右前轮转角转动到某一位置，并持续保持静止状态，采用直杆（笔者使用的是铝型材）紧紧贴在右前轮外侧，此时直杆与对称中心线的夹角为右前轮的转角（内错角相等），并记录此状态下的控制信号数值（如PPM信号）和测量的转角，如此重复上述操作，测量并记录不同位置的数据。

最后，通过最小二乘法拟合估计图 3.1（a）理想函数图像的斜率（对应公式4中的kA），由此得到右前轮的转向分辨率，而我们在控制car-like robot运动时，是基于虚拟转向角的，因此在实际控制过程中，还需要通过公式（3）将右前轮转角转化为虚拟前轮转角。

此外，由于前轮转向机构存在死点而需要设计机械结构来限制转向角度范围，为避免机械限位机构产生撞击带来的影响，还应在软件层面设置软件限位，保证软件限位角度范围在机械限位角度范围内，以限制控制信号输出范围在软件限位角度范围内。

精彩的理论论证过程见原文链接（含全文下载链接）

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