手把手教做无人驾驶算法(二十七)--关于MPC扰动不变集的分析

该博客探讨了在控制系统中计算扰动不变集的问题,它涉及到无限的Minkowski加法和近似计算。作者通过示例代码展示了如何使用Matlab进行扰动线性系统的建模,并利用LQR控制器确保状态始终保持在扰动不变集内。此外,还引用了相关论文作为更复杂计算的参考。

 Disturbance invariant set

I think one may get stuck at computation of what paper [1] called "disturbance invariant set". The disturbance invariant set is an infinite Minkowski addition Z = W ⨁ Ak*W ⨁ Ak^2*W..., where ⨁ denotes Minkowski addition. Obtaining this analytically is impossible, and then, what comes ones' mind first may be an approximation of that by truncation: Z_approx = W ⨁ Ak*W...⨁ Ak^n*W. This approximation, however, leads to Z_approx ⊂ Z, which means Z_approx is not disturbance invariant. So, we must multiply it by some parameter alpha and get Z_approx = alpha*(W ⨁ Ak*W...⨁ Ak^n*W) so that Z ⊂ Z_approx is guaranteed. (see example/Disturban

### 使用 MATLAB 实现无人驾驶系统的程 #### 1. 自动驾驶系统概述 自动驾驶系统(ADS)通过成多种先进技术来实现在无需人为干预下的自主行驶。这些技术包括但不限于高级传感器融合、实时数据处理以及精确的控制系统设计[^1]。 #### 2. ADS 的核心原理 ADS 的工作流程通常分为几个主要阶段:环境感知、任务决策、路径规划和路径跟踪。其中,环境感知依赖于激光雷达、摄像头和其他传感器获取周围环境的信息;任务决策模块负责制定全局策略;而路径规划则专注于生成局部最优路线;最后由路径跟踪完成实际车辆运动控制[^4]。 #### 3. MATLAB 中的关键工具箱支持 MATLAB 提供了一系列专门针对自动化驾驶开发的功能包,例如 Automated Driving Toolbox 和 Robotics System Toolbox 。它们包含了预定义好的算法库及图形化界面 Simulink ,使得开发者能够快速搭建原型并验证其性能[^5]。 以下是具体实现过程中可能涉及的部分: - **传感器模拟与校准** 利用 Sensor Fusion and Tracking Toolbox 可创建虚拟场景并对不同类型的探测器行为进行仿真实验。 - **目标检测与分类** Computer Vision Toolbox 结合 Deep Learning Toolbox 能够训练神经网络模型识别道路上的各种物体如行人、其他机动车等。 - **动态避障逻辑构建** Stateflow 是一种状态机描述语言,在复杂条件判断场合下非常有用,可用于编写安全可靠的碰撞规避方案[^2]。 - **轨迹优化计算** Optimization Toolbox 配合 Curve Fitting Toolbox 完成平滑曲线拟合并考虑物理约束条件下找到最佳前进方向[^3]。 #### 4. 示例代码片段展示 下面给出一段简单的伪代码用来演示如何初始化一个基本框架来进行初步探索: ```matlab % 初始化参数设置 vehicleSpeed = 10; % m/s lookAheadDistance = 20; % meters ahead to look for obstacles % 加载地图信息 mapData = load('cityMap.mat'); obstaclePositions = mapData.obstacles; % 主循环结构 while ~isDestinationReached() currentPose = getCurrentVehiclePosition(); scanAreaForObstacles(currentPose, obstaclePositions); if hasDetectedObstacle() computeAvoidanceTrajectory(); else followPlannedRoute(); end updateControlSignals(); end ``` 此脚本仅作为概念证明存在,并未包含全部细节部分。 ---
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