摘要
路径跟踪是自主移动机器人的基本能力，尤其是在存在干扰的情况下。Robot Operating System 2（ROS 2）Navigation2框架中提供的受控纯追踪（Regulated Pure Pursuit，RPP）算法，通过对速度缩放的预瞄距离和基于曲率的速率调节，扩展了传统的纯追踪算法。然而，目前缺乏足够的实验证据表明：在标称条件下表现良好的RPP参数配置，在受到外部偏差时是否仍能保持其性能。本研究对三种RPP参数配置进行了实际评估：基准配置（R0）、具有更保守速率调节的短预瞄配置（R1），以及具有更前瞻行为的长预瞄配置（R2）。评估包括在一条约18.2米的参考轨迹上进行的18次真实机器人试验，涵盖27次扰动事件。性能评估采用了传统的跟踪指标以及一种基于各配置标称误差曲线和显式恢复准则的恢复导向分析方法。在标称条件下，R1达到了最低均方根误差（RMSE）（0.054 ± 0.004 m），分别比R0和R2低约59%和65%。在受控扰动条件下，R1同样保持了最低的整次试验RMSE（0.151 ± 0.019 m），并且在全部9次扰动事件中均成功恢复，而R0和R2分别仅在9次中的4次和5次中成功恢复。因此，在所评估的配置中，标称跟踪性能最佳的RPP参数化方案在受控扰动下也表现出了最优的行为。这些结果表明，受控扰动与恢复分析能够为RPP参数化的实验评估与选择提供超越标称跟踪指标的互补信息。
