DR_CAN的代码里参考值默认为0;如果我们设置一个目标状态变量,再将初始参考变量与目标状态变量做差值,得到一个误差。可以将下面代码中所涉及到的初始参考变量都替换为这个误差,最后在计算第k+1步时状态变量的值时,将第k+1步时所得到的误差变量的值再加上目标状态变量即可。修改后的示例代码如下: %定义状态矩阵A...
代码一共由三个部分组成,分别为主程序:MPC_Test.m,以及两个函数:MPC_Matrices.m和Prediction.m MPC_Test.m 设置初始参数: , ... %% 清屏clear;close all;clc;%% 加载 optim package,若使用matlab,则注释掉此行pkg load optim;%% 第一步,定义状态空间矩阵%% 定义状态矩阵 A, n x n 矩阵A = [1 0.1;...
纯干货数学推导_傅里叶级数与傅里叶变换_Part2_周期为2Pi的函数展开 24.2万 442 11:06 App 【MPC模型预测控制器】1_最优化控制和基本概念 友情提示:为了您的体验,点击作品信息、UP主个人空间、点赞、收藏、转发、相关推荐等位置会打开/下载Bilibili客户端。这些功能与账号相关,仅在APP内提供服务。信息...
题主已经说了，卷1的主题是控制理论从传递函数到状态空间，卷2是最优化控制MPC与卡尔曼滤波器。
16:58 【MPC模型预测控制器】3_一个详细的建模例子 13.4万 2021-9-19 17:32 【MPC模型预测控制器】4_完整案例讲解 - Octave代码 11.9万 2022-6-1 合集·【卡尔曼滤波器】_DR_CAN合集 6 播放全部 更多 14:21 【卡尔曼滤波器】1_递归算法_Recursive Processing 41.7万 2020-7-6 16:50 【...
本书并没有将LQR、MPC和卡尔曼滤波器作为各自完全独立的主题进行讨论，而是追求一种全方位的视野，将...
(简化过程参考【DR_CAN-MPC学习笔记】2.最优化数学建模推导): 由上式可见, 只包含了初始状态项 和输入项 ,对 进行最优化可以得到输入项 。 矩阵 与 有关: 其中 和 是原来两个权重矩阵 和 的增广形式: 矩阵计算较为复杂,可用编程求解。 例子代码: ...
【MPC模型预测控制器】4_完整案例讲解 - Octave代码 11.9万 2022-6-1 16:58【MPC模型预测控制器】3_一个详细的建模例子 13.4万 2021-9-19 20:56【MPC模型预测控制器】2_最优化数学建模推导 16.1万 2021-8-22 11:06【MPC模型预测控制器】1_最优化控制和基本概念 30.5万 2021-7-26 10:03【卡尔...
涉及了最优控制理论、动态规划、线性二次型调节器（LQR）、模型预测控制（MPC）以及卡尔曼滤波器，难度...
首先非常感谢CAN博的明信片以及编辑大大提供的书，CAN博在明信片上真诚的话语让我非常感动，第一次收到...