LQR

LQR 控制器

LQR（LinearQuadraticRegulator）控制器LQR（LinearQuadraticRegulator）是一种经典的线性控制器设计方法，用于设计线性时不变系统的状态反馈控制器，以最小化系统性能指标
@尚码哥@·2023-09-08 05:25

自动驾驶——最优控制算法(LQR）工程化总结

1.Summary时隔一年，从写下第一篇博文自动驾驶-LQR工程实现（调研），到近段时间，真正在我们的控制器上运行最优控制算法（LQR），一步一个脚印，从开始只是知道其“控制理论”的阶段、再到对着一堆网上的资料和公式一筹莫展不知何着手
Jack Ju·2023-08-27 09:22

控制方法笔记

基于模型的控制：LQR，模型建立如果不准确，会给控制带来不确定性。运动学和动力学？大货车很多参数不了解的话，有时候不如用运动学。所以说，建模不精准不如用运动学。LQR模型是状态空间线性的。
悄悄笙箫·2023-08-20 20:16

LQR控制实例、传递函数与状态矩阵相互转换

一、开环控制响应过程首先，辨识出系统的传递函数，并转化成状态方程连续系统模型>>num=[491423];den=[24610];G=tf(num,den)G=4s^3+9s^2+14s+23-------------------------2s^3+4s^2+6s+10Continuous-timetransferfunction.>>[A,B,C,D]=tf2ss(num,den)A=-2-3
爱趣无穷·2023-08-11 02:56

RL vs 最优控制：用于轨迹跟踪的 LQR（使用 Python 代码）

一、说明在本博客系列中，我们将了解最优控制的经典方法，这些方法在某种程度上为强化学习等更熟悉的主题奠定了坚实的基础。这两个领域之间存在着不可避免的共同边界，本系列旨在提出这些最优控制的形式化方法，作为强化学习方法的有效替代方案。最优控制或RL旨在在某些约束和不断变化的系统动态下找到顺序行动/控制的最佳方法。二、关于最佳控制图1：要遵循的航点在我们进入主题之前，让我们举一个简单的动机示例，它有助于在
无水先生·2023-07-29 04:22

从零开始学习自动驾驶决策规划

运行环境和工程目录简介第二节-工程运行和小车模型搭建简介第二节-车辆里程计第三节-整体架构思路第三节-地图路线构建方法第三节-参考线平滑函数第三节-参考线平滑原理（一）第三节-参考线平滑原理（二）第四节-lqr
夏融化了这季节·2023-07-13 17:35

小车倒立摆PID，极点配置，LQR控制的MATLAB仿真

简单的控制算法，没有用Simulink工具，直接写代码。主要点就是分清楚仿真环境和需要验证的算法。也就是说首先要数学建模，建立一个‘环境’，用来模拟实际环境。然后写自己的控制算法。最后把算法用到‘环境’上，就是在仿真了。全部代码如下：%Thesimulationofthestablependulumcart%usingPID,poleplacementandLQRclc;clear;%parame
PZO大笨鹅·2023-06-13 10:51

基于遗传算法和粒子群算法优化的1/4车和1/2车悬架LQR控制仿真分析

目录前言1.1/4车悬架1.1基于GA的1/4车悬架2.1基于PSO的1/4车悬架2.1/2车悬架2.1基于GA的1/2车悬架2.2基于PSO的1/2车悬架前言前面的文章介绍了基于LQR的悬架控制，但是参数是人为的调节
Mr. 邹·2023-04-05 00:18

[控制算法]

2.现代现代控制算法有比例，LQR算法(用于线性系统)，自适应控制算法，滑模控制算法。
Xwave~·2023-04-01 04:15

车辆控制 vehicle control

横向控制控制方向盘转角，从而控制前轮转角purepursuit（运动学模型，后轮中心）stanley（运动学模型，前轮轮中心）lqr（动力学模型）mpc（动力学模型）纵向控制控制油门、刹车（挡位），从而控制车速
Dua_mond·2023-02-07 09:33

LQR的理解与运用 第一期——理解篇

目录标题0.本系列目的理解运用一阶倒立摆matlab+simscapemultibody实现urdf模型+drake实现简单的轮足模型（二阶倒立摆）1理解LQRQ1：LQR解决了什么问题Q2:LQR的适用场景与形式
学书才浅·2023-02-07 08:57

7.LQR算法解析及实现

星火计划2.0基础课：https://apollo.baidu.com/community/online-course/2星火计划2.0专项课：https://apollo.baidu.com/community/online-course/12apollo代码中以状态偏差的形式作为状态量存在，即状态量x表述为横向的偏差以及横向偏差的变化率；航向的偏差以及航向的变化率。公式中描述的是状态量的变化情
秋日的动物园·2023-02-04 21:28

连续多输入多输出对象最优控制

连续多输入多输出对象最优控制目录连续多输入多输出对象最优控制1.1连续LQR状态反馈控制器设计MATLAB数值仿真：Simulink仿真界面：计算部分代码截图：轨迹跟踪效果图：控制对象：平面二自由度机械臂动力学模型
加斯顿工程师·2023-02-02 11:53

利用BP神经网络来预测不同工况下的轮胎侧向力，从carsim中获得数据，利用BP神经网络训练得到轮胎侧向力估计模型

主要内容如下：1、在线计算k值，可便于后续和别的控制器联合，2、利用BP神经网络对从carsim中获得的轮胎数据进行训练获得精准的神经网络模型，并生成simulink模块3、将生成的simulink模块和LQR
「已注销」·2023-01-27 08:46

强化学习--综述3之强化学习的分类

通常先通过高斯过程(GP)或贝叶斯网络(BN)等工具针对具体问题建立模型,然后再通过机器学习的方法或最优控制的方法,如模型预测控制(MPC)、线性二次调节器(LQR)、线性二次高斯(LQG)、迭代学习控制
whitenightwu·2023-01-14 08:12

自动驾驶——自动控制方法总结

序上一篇文章，忙于工作，最近只做了个LQR验证，这个LQR算法还是之前所开发的。于是，我思考了下，既然没有时间和经历去搞新东西，不如就复盘下，我在实际工程中所接触的控制算法。
Jack Ju·2023-01-12 16:12

自动驾驶工程应用中的关键技术点总结

3,解决LQR横向控制算法滞后性的方法：增加预测模块，估计下一时刻车辆的状态，用下一时刻车辆预估状态和规划轨迹点的偏差来计算控制输入
肥嘟嘟的左卫门·2023-01-12 16:41

AirSim学习日志 7-Carrotchasing

之前参考知乎教程学习了离散LQR方法的无人机轨迹跟踪，可以实现对一条确定位置、速度、角速度的轨迹进行跟踪。
k_kun·2023-01-07 19:21

[LQR简要快速入门]+[一级倒立摆的LQR控制]

[LQR简要快速入门]+[一级倒立摆的LQR控制]1.什么是LQR2.公式含义3.倒立摆的建模3.1线性化3.2状态空间建立4.LQR算法实现5.MATLAB代码仿真6.优缺点1.什么是LQRLQR是一种最优控制算法
高能阿博特·2022-12-31 06:08

LQR控制算法的浅析

目录前言一、知识点补充1、拉格朗日乘子法2、积分中值定理3、向前欧拉法，向后欧拉法，中点欧拉法4、向量的导数5、矩阵求逆引理(记住就好，推导见链接)二、连续时间下的LQR推导1、系统状态方程2、推导过程
路在脚下，梦在心里·2022-12-30 23:37

【B站忠厚老实的老王】【学习记录】【基础】自动驾驶控制算法第四讲 坐标变换与横向误差微分方程

貌似越来越难了上节课得到的动力学方程规划模块可以提供的信息控制目标的得来这部分内容可以参考DR_CAN(总线博士)的LQR轨迹跟踪。？为啥要这么处理？
学习make me happy·2022-12-30 23:06

LQR控制算法

LQR控制算法及matlab/simulink仿真_陌路两立的博客-CSDN博客_lqrmatlab
路在脚下，梦在心里·2022-12-30 23:36

智能驾驶车辆横向控制算法

2.1.车辆运动学模型2.2.纯跟踪控制算法2.3.后轮反馈控制算法2.4.前轮反馈控制算法3.基于车辆动力学模型的横向控制3.1.车辆线性二自由度动力学模型3.2.车辆路径跟踪偏差状态方程的构建3.3.LQR
肥嘟嘟的左卫门·2022-12-24 08:17

Apollo星火计划学习笔记|控制模块

系列文章目录L1Apollo平台安装L2CyberRT学习L5Routing简介L7控制模块L8预测模块目录系列文章目录简介控制算法PID算法LQR（MPC）Apollo控制模块Apollo纵向控制作业简介控制模块的作用是根据规划
David小伟同学·2022-12-22 15:04

粒子群算法matlab程序疏散,粒子群算法优化LQR的matlab程序报错，求帮助！

下面的程序是在论文里找到的用粒子群算法优化LQR的matlab程序，在运行的时候出现错误，希望各位大神能帮助解决一下，十分感谢！
weixin_39822629·2022-12-21 10:18

控制学习记录

LQR相关apollo动力学1Apollocontrol模块横向控制原理及核心代码逐行解析MPC相关apollo_mpc解析1apollo_mpc解析2路径规划中不得不知的OSQPSimulink搭建MPC
v_v ^_^·2022-12-14 23:13

【控制理论】离散及连续的LQR控制算法原理推导

文章目录参考资料1.全状态反馈控制系统2.LQR控制器2.1连续时间2.1.1Q、R矩阵的选取2.1.2推导过程2.1.3连续时间下的LQR算法步骤2.2离散时间2.2.1推导2.2.2离散时间下的LQR
CHH3213·2022-12-14 23:12

Apollo MPC横纵向耦合控制学习笔记

Apollo6.0的mpc_controller解析ApolloMPCOSQPSolver详细的车辆横向动力学模型推导参考我另一篇博客Apollocontrol模块横向控制原理及核心代码逐行解析因为和上述链接里LQR
wujiangzhu_xjtu·2022-12-14 23:41

自动驾驶控制（Control）模块——待完善

一般将控制分为横向、纵向：（待完善）PID、Stanly、PurePueruit（纯预瞄）LQR、MPCApolloMPCOSQPSolver_cyytum的博客-CSDN博客_mpcosqp求解器Apollo
牛仔很忙^·2022-12-14 23:33

MPC+pybullet仿真双轮机器人的移动，附带键盘控制

MPC+pybullet仿真双轮机器人的移动，附带键盘控制基础代码见之前的博客使用MPC对小车进行运动控制，为什么抛弃了LQR呢？
hxc2B·2022-12-14 23:01

LQR、MPC以及osqp库

LQRlqr问题模型LQR最优控制方法小结控制理论：离散及连续的LQR控制算法原理推导MPCmpc问题模型关于mpc的介绍可以参考链接：现代控制理论-控制基础与控制算法杂烩使用osqp计算mpc问题MPC
抗魔斗篷·2022-12-14 23:55

自动驾驶算法详解(3): LQR算法进行轨迹跟踪，lqr_speed_steering_control( )的python实现

前言：LQR算法在自动驾驶应用中，一般用在NOP、TJA、LCC这些算法的横向控制中，一般与曲率的前馈控制一起使用，来实现轨迹跟踪的目标，通过控制方向盘转角来实现横向控制。
自动驾驶Player·2022-12-09 15:01

离散LQR与iLQR的推导思路

离散LQR与iLQR的推导思路一、最优控制最优控制定义数学基础里程碑工作二、LQR问题LQR定义极小值原理方法求解动态规划方法求解两种方法的比较三、iLQR框架一、最优控制最优控制定义首先介绍一下LQR
薯一个蜂蜜牛奶味的愿·2022-12-07 15:08

某校现代控制大作业

某校现代控制大作业，流程大概如此，新一届不被折磨设计要求：**依据题目所给条件，超调不超过10%，调整时间不超过15秒，算得主导极点阻尼比小于0.589，自然频率0.396，两通道均可采用lqr进行状态反馈器设计
tiandajiang·2022-12-07 12:07

一阶倒立摆仿真模型LQR控制算法

一阶倒立摆仿真模型LQR控制算法本仿真模型基于MATLAB/Simulink（版本MATLAB2015Rb）软件。建议采用matlab2015Rb及以上版本打开。
「已注销」·2022-12-06 18:54

基于LQR的二级倒立摆建模与MATLAB仿真

1、系统建模二级倒立摆系统的机械部分主要是由小车、摆杆1、摆杆2、导轨、皮带轮、传送皮带等组成，电气部分由电机、功率放大器、PWM、传感器、驱动电路以及保护电路组成。系统结构如下图所示。中间的推导过程不再赘述取x1=xx_1=xx1=x,x2=x˙x_2=\dot{x}x2=x˙,x3=θ1x_3=\theta_1x3=θ1,x4=θ˙1x_4=\dot{\theta}_1x4=θ˙1,x5=θ2
志匹·2022-12-06 18:23

线性系统大作业——2.二阶倒立摆建模与控制系统设计（下）

文章目录7.状态观测器设计7.1.全阶观测器7.2.最小阶观测器8.基于观测器的状态反馈控制8.1.基于全阶观测器的状态反馈控制8.2.基于最小观测器的状态反馈控制9.LQR控制本文上半部分见：线性系统大作业
Cc1924·2022-12-06 18:22

自动驾驶笔记-轨迹跟踪-综述

1轨迹跟踪控制方法1.1自动驾驶汽车路径跟踪控制①线性二次型最优控制（LQR）是一种稳定的控制方法，可利用较小的控制能量使系统状态变量维持在零值附近，且同时可以对不稳定系统进行整定。
不学无墅0v0·2022-12-05 11:48

状态反馈控制与状态观测器设置以及利用LQR方法求取状态反馈矩阵

状态反馈控制与状态观测器设置以及利用LQR方法求取状态反馈矩阵文章是对现代控制理论控制器设计以及状态观测器设计部分的总结，面向对象是有一定基础现代控制基础的读者，偏重现在控制理论在配合matlab的应用
搬砖小能手pQp·2022-12-01 15:10

基于Matlab的汽车主动悬架控制器设计与仿真

1、内容简介略217-主动被动悬架-LQR2、内容说明汽车悬架系统由弹性元件、导向元件和减振器组成,是车身与车轴之间连接的所有组合体零件的总称,也是车架(或承载式车身)与车桥(或车轮)之间一切力传递装置的总称
studyer_domi·2022-12-01 15:34

LQR算法基本原理

LQR算法基本原理前言陈苏的最优控制https://www.wendangwang.com/doc/1b3fea9be6dd6e50a295238b/3文章是对陈苏的最优控制PPT的原理部分进行的简单总结
岱哥带·2022-11-26 15:50

利用BP神经网络来预测不同工况下的轮胎侧向力，从carsim中获得数据，利用BP神经网络训练得到轮胎侧向力估计模型

主要内容如下：1、在线计算k值，可便于后续和别的控制器联合，2、利用BP神经网络对从carsim中获得的轮胎数据进行训练获得精准的神经网络模型，并生成simulink模块3、将生成的simulink模块和LQR
「已注销」·2022-11-23 18:59

自动驾驶入门：控制

目录概念控制流程PID控制PID的优劣势LQR线性二次调节器模型控制预测总结概念控制是驱使车辆前行的策略。对于汽车而言，最基本的控制输入为转向、加速和制动。通常，控制器使用一系列路径点来接收轨迹。
Ym影子·2022-11-23 01:36

自动驾驶横向控制 LQR 算法推导及仿真学习笔记

目录1、车辆动力学模型1.1Frenet坐标系1.2横向误差模型1.2.1运动学模型1.2.2自行车模型1.2.3轮胎侧偏特性2、LQR及前馈控制算法2.1Frenet坐标系下的连续LQR2.2离散LQR2.2.1
江海是老的辣@Drakie·2022-11-22 22:24

一级倒立摆MATLAB仿真

上述的实验可以看出，直线倒立摆LQR控制器的设计简单、响应速度快、
一枚小白求学路·2022-11-21 09:30

基于遗传算法的LQR主动悬架控制

目录前言1.悬架系统2.LQR控制器设计2.1性能指标2.2适应度函数2.3算法流程3.MATLAB/Simulink仿真分析3.1simulink模型3.2结果分析前言LQR悬架的最优性取决于加权矩阵
Mr. 邹·2022-10-25 14:09

基于遗传算法和粒子群算法的LQR悬架控制和滑模控制

1.基于遗传算法的LQR悬架控制对于现代控制中的LQR/LQG控制，无非就是按照设计的权重选取我们所需的性能指标，其难点和关键在于选取权重的合理性，但是人为的选择很难达到最优解，或者说最优化我们的性能，
Mr. 邹·2022-10-25 14:03

一阶倒立摆仿真模型LQR控制算法 本仿真模型基于MATLAB/Simulink

一阶倒立摆仿真模型LQR控制算法本仿真模型基于MATLAB/Simulink（版本MATLAB2015Rb）软件。建议采用matlab2015Rb及以上版本打开。
「已注销」·2022-10-24 19:25

现代控制理论课程实验三：一阶倒立摆的LQR控制器设计

现代控制理论课程实验三：一阶倒立摆的LQR控制器设计一、实验目的二、实验设备与软件三、实验原理3.1、被控对象模型及其线性化3.2、时不变线性连续系统的状态反馈控制与线性二次型最优控制LQR3.3、实验平台的基本原理与使用指南四
编程爱好者-阿新·2022-10-24 19:22

倒立摆源代码仿真matlab/simulink神经网络PID(模糊)控制校正LQR 神经网络 倒立摆控制 倒立摆LQR控制仿真 单级倒立摆的模糊控制 旋转倒立摆

以下多套系统源码：1、MATLAB二级倒立摆三级倒立摆（在MATLAB下的二级倒立摆、三级倒立摆的仿真。内有所有需要的m文件）2、倒立摆matlab代码3、神经网络倒立摆控制（利用matlab对倒立摆的仿真，效果十分不错）4、二级倒立摆模型（这是一个演示直线二级倒立摆的matlab运行模型，这个模型能够根据仿真数据动画演示出二级倒立摆的运动情况。）5、倒立摆源码（倒立摆源码程序，注释很详细，是学习
「已注销」·2022-07-21 12:56
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