gophae的博客

本文根据LQR轨迹跟踪算法Python/Matlab算法实现_LQRmatrix推导(2)使用代码实现，进行仿真：clcclear allKp = 1.0 ; dt =0.1 ;% [s]L = 2.9 ;% [m] wheel base of vehicleQ = eye(3);% Q(1,1) = 10;% Q(2,2) =20;% Q(3,3) = 5;% Q(4,4)...

mathworks社区中的这个资料还是值得一说的。openExample('mpc/mpccustomqp')我们从几个角度来解析两者关系，简单的说就是MPC是带了约束的LQR.下面我们从代码的角度解析这个问题：1， 定义被控系统：A = [1.1 2; 0 0.95];B = [0; 0.0787];C = [-1 1];D = 0;Ts = 1;sys = ss(A,B,...

本文提供了另一种LQR状态空间矩阵的推导方式：

根据LQR轨迹跟踪算法Python/Matlab算法实现2的代码，我们转化成Python，后续上车使用。代码仅开源到这，可以进行仿真，函数都可以直接使用。工程代码就不开源了。from numpy import *from math import *import matplotlib.pyplot as pltimport scipy.linalg as laimport timeKp ...

这里对上一篇LQR轨迹跟踪算法Python/Matlab算法实现进行勘误：clcclear allKp = 1.0 ; dt = 0.1 ;% [s]L = 2.9 ;% [m] wheel base of vehicleQ = eye(4);% Q(1,1) = 10;% Q(2,2) =20;% Q(3,3) = 5;% Q(4,4) = 10;%%%%%%%%%% ...

对于文章 LQR轨迹跟踪算法Python/Matlab算法实现中的LQR推导的问题，我简单写了一下手稿，不高兴做成公式了：

matlab的dare 函数在解决解离散的里卡多方程的问题：数学原理就不多解释了，但是需要注意的是，care, dare, 一个是解决连续方程，一个是解决离散方程，区别和lqr, 和lqrd是一样的。】举个例子：有这样一个连续系统，需要计算最优的LQR 的 增益 K ：Matlab 代码仿真如下：%%clcclear allformat shortA = [0 -1;0 0 ...

在（1）中，介绍我们在LQR基础上对车辆动力学的state space 控制方程做出修改的理论基础：已知：令：则：　这里的A’ 和 B‘ 都被重新写为以下新的A,B matrix.对应到ACC中，我们用最简单的车辆动力学模型和ttc 距离控制公式：以及本车真实的加速度和期望加速度之间还存在一个差值：距离误差，相对速度和速度加速度关系如下：状态空间写成如下：这里就...

这次我们分以下几部分来讲解LQR及其应用：线性二次型最优控制器概述连续系统线性二次型最优控制离散系统线性二次型最优控制线性二次型Gauss最优控制应用经典控制理论设计控制系统，能够解决很多简单、确定系统的实际设计问题。但是对于诸多新型而复杂的控制系统，例如多输入多输出系统与阶次较高的系统，往往得不到满意的结果。这时就需要有在状态空间模型下建立的最优控制策略。最优控制是现代控制理论的核心...