控制算法系列-PID/MPC/LQR

最新推荐文章于 2025-12-05 14:03:28 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-05 14:03:28 发布 · 210 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#ROS #机器人 #控制算法

PID-广泛适用，通杀技能

MPC-约束模型，精准控制

一.设定约束和目标函数

目标函数的作用是在多约束条件下，能够最小化误差并平缓控制量的变化

二.求解U并向前滚动

整个流程是不断的求解最优控制量，然后不断执行，不断求解

LQR-离线计算，在线极快

codelover__
关注
PID/LQR/MPC自行总结使用
weixin_46396176的博客
01-13 9089
**PID/LQR/MPC自行总结使用** 自学控制相关知识，已经一年多了，现在回头看看还是有很多模糊不明确的地方，最近在准备实习面试以及大论文的撰写，准备借此机会进行总结一下，如果错误之处，请多多包涵。 1.pid 包括三部分：kp,ki,kd kp:比例系数，可迅速反映系统的当前基本误差，从而减小误差，但无法消除稳态误差，比例过大会造成系统不稳定。 ki:积分系数，反映系统在一个周期内的累计误差，只要系统内存在误差，积分作用就会一直发挥作用，输出控制量对系统进行控制...
[科研理论]无人机底层控制算法PID、LQR、MPC解析
lul~的博客
06-10 2221
旋翼无人机底层控制算法介绍，介绍了Px4飞控PID结构以及LQR、MPC算法的流程及一些总结
运动控制算法PID、LQR、MPC三者的原理及区别
xioayanran123的博客
10-05 2907
LQR假定系统是线性的并且目标函数是二次的，通过求解Riccati方程，计算出让代价函数最小化的控制律。原理：MPC（model predictive control）基于系统模型预测未来一段时间内的行为，通过优化一个包含未来行为的代价函数来计算控制输入。每个控制周期内，只实施当前时刻计算得到的控制输入，然后基于新的测量数据再次进行预测和优化，形成闭环控制。特点： 需要系统的模型，可以是线性或非线性的。LQR：需要精确的线性模型。积分（I）：与偏差的累积成正比，用于消除长期偏差，确保系统最终能达到期望值。
自动驾驶的控制算法--mpc\pp\stanley\lqr\pid等
pvmsmfchcs的博客
08-15 859
这些算法各有特点，适应不同的应用场景。这些控制算法的MATLAB实现为自动驾驶研究提供了一个宝贵的工具箱，有助于开发者理解和比较不同控制策略的性能，以及进行实际的车辆控制系统设计。通过学习和调试这些源代码，我们可以深入理解控制理论在自动驾驶领域的应用，并有可能改进现有的算法，提升自动驾驶系统的精度和鲁棒性。：模型预测控制是一种先进的控制策略，它基于有限时间内的系统动态模型进行优化，预测未来的系统行为。文件中可能包含了PID控制器的代码，用于调整车辆的速度和方向，以减少与目标轨迹的偏差。
MPC,PID,LQR,DDP算法
weixin_42684313的博客
02-14 1590
算法原理：
Autoware控制算法比较：PID vs LQR vs MPC
gitblog_00332的博客
10-18 774
在自动驾驶系统中，车辆的稳定控制是确保安全行驶的核心环节。Autoware作为全球领先的自动驾驶开源项目，集成了多种先进控制算法，其中PID（比例-积分-微分）、LQR（线性二次调节器）和MPC（模型预测控制）是应用最广泛的三种方案。本文将从原理、应用场景和性能表现三个维度，为你解析这三种算法的优劣，帮助你根据实际需求选择合适的控制策略。 ## 核心控制算法原理对比 ### PID控制：简单可...
【控制】倒立摆控制：MPC、LQR、PID 算法对比与Matlab 实现
m0_57702748的博客
09-01 2681
摘要: 倒立摆系统是一个经典的非线性控制问题，具有高度的不稳定性和复杂性，广泛应用于机器人控制、平衡控制等领域。本文对三种常见的控制算法 - 模型预测控制 (MPC)、线性二次型调节器 (LQR) 和比例-积分-微分 (PID) 控制 - 在倒立摆控制中的应用进行比较分析，并提供相应的Matlab代码实现。通过理论分析和仿真实验，评估三种算法的性能，并探讨其优缺点和适用场景。关键词: 倒立摆，模型预测控制，线性二次型调节器，比例-积分-微分控制，Matlab1. 概述。
不同控制算法（PID、LQR、MPC等）适合选用的坐标系类型
zxy_ZXY123的博客
04-02 940
不同控制算法（PID、LQR、MPC等）适合选用的坐标系类型。
混合Astar运动规划算法：路径规划和路径跟踪-MPC-LQR-PID算法
qq1309399183的博客
10-30 1144
混合Astar运动规划算法：路径规划和路径跟踪-MPC-LQR-PID算法
专注自动驾驶常用控制算法与现代控制理论的仓库（含 PID/LQR/MPC 算法）
08-16
本仓库整理了在自动驾驶领域中广泛使用的几种控制算法：PID、LQR以及MPC算法，并结合现代控制理论，为研究者和工程师提供了一个宝贵的资源库。 首先，PID（比例-积分-微分）控制算法是最基础也是应用最广泛的控制...
精选资源
MPC、PP、Stanley、LQR、PID等控制算法的MATLAB程序实现
06-14
本资源提供了五种常见的控制算法的MATLAB程序实现，包括MPC（Model Predictive Control）、PP（Pure Pursuit）、Stanley控制、LQR（Linear Quadratic Regulator）以及PID（Proportional-Integral-Derivative）控制器...
自动驾驶规划与控制算法详解：从Apollo 6.0 EMPlanner到PID、模糊控制、LQR、MPC的技术剖析 - PID控制
08-13
内容概要：本文深入探讨了自动驾驶领域的规划与控制算法，重点介绍了Apollo 6.0平台下EMPlanner的规划模块，以及PID、模糊控制、LQR和MPC四种常见控制算法的原理与应用。规划部分涵盖了路径规划、决策制定、安全性、...
基于Matlab Simulink的自动驾驶车道保持ADAS辅助模型——实现PID到LQR/MPC的模型更新（Matlab2021a）
05-04
文中深入探讨了图像处理算法（如HSV色彩空间转换、霍夫变换）、PID控制器的设计与调优方法，并简述了未来计划采用的LQR和MPC控制器的特点与优势。此外，还提到了一些实用技巧，如车辆动力学模型的简化、传感器噪声...
柯马弧焊机器人气流智能调节
2403_88713304的博客
12-02 171
传统柯马焊接机器人所采用的固定流量供气模式，在一定程度上满足了焊接的基本需求，但随着对焊接工艺精细化、节能化要求的不断提高，其弊端逐渐显现。
汽车制造项目中西门子1500通过DeviceNet转ProfiNet模块与焊接机器人的I/O模块进行通讯解决方案
最新发布
MRYHSLH的博客
12-05 540
本项目成功实践证明，在工业互联网与智能制造深度融合的今天，捷米特JM-PN-DNTM这类专业的协议转换网关，已经超越了简单的协议翻译功能。它作为连接控制层与设备层的核心工业网关，承担了数据采集器的关键任务，并逐步向具备能力的智能网关演进。它以其稳定、高效的性能，彻底解决了汽车焊接产线中因协议异构导致的数据孤岛问题，实现了控制系统的高度统一与数据的无缝流动，显著提升了产线的OEE（全局设备效率）。
【LeetCode】大厂面试算法真题回忆（151）——机器人走迷宫
zkw54334的博客
12-02 52
类型定义如何判断可达格子 (1)可走到出口DFS 标记为 1陷阱格子 A能进入但走不到出口DFS 两方向均为 A不可达格子 B入口永远到不了DFS 后仍是 B墙 0不可通过输入直接标记带障碍不可逆路径图的终点可达性判断考察 DFS、状态标记、边界判断、方向限定路径等能力。
[PNP具身风向]ABB出售机器人业务的深层逻辑：历史积淀与面向未来具身工业智能时代转型的必然抉择
qq_44683998的博客
12-03 792
对于ABB机器人而言，其拥有数十年积累的工业级运动控制技术、全球海量的应用场景数据，以及成熟的制造体系，这些资产与软银的AI技术相结合，将形成强大的协同效应——ABB的机器人本体成为具身智能的“物理载体”，而软银的AI技术则为其注入“智能大脑”，使其在汽车制造、精密电子、半导体等高端场景中具备更强的自主适应能力与效率优势。在软银“物理AI”帝国的战略布局中，ABB机器人有望成为工业具身智能的核心落地平台，在未来的行业竞争中实现技术与市场的双重爆发。
如何制造一台机器人？【学习曲线】
深耕CV
12-04 453
摘要：机器人运动控制学习路径分为四个阶段：1）打牢数学基础（线性代数、微积分、经典控制理论）和编程工具（Python/C++、MATLAB、ROS）；2）学习机器人运动学、动力学及传感器/执行器原理；3）深入控制算法（PID优化、现代控制、轨迹规划等）；4）通过仿真、硬件实践和开源项目实现系统集成。建议从简单套件入手，遵循"理论-仿真-实践"循环，逐步掌握让机器人精准运动的核心技能。
视角漫游有些单调？试试控制机器人游览场景
shanhaijing_bi的博客
12-05 144
在数字孪生项目尤其是工厂场景中，三维视角漫游是一种常见的交互需求。鲸孪生支持添加机器人第三人称相机，还能通过键盘控制机器人的移动、跳跃。下面我们就为大家介绍一下，如何设置机器人第三人称相机。
掌握C++/Python控制算法代码实现：PID、LQR、MPC
资源摘要信息:"该资源提供了一组控制算法的代码实现，涵盖pp（比例控制器）、pid（比例-积分-微分控制器）、stanley（一种用于自动驾驶的控制器）、lqr（线性二次调节器）和mpc（模型预测控制器）的C++和Python版本...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值