在现代控制理论的领域中,线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,简称LQR)被广泛认可为一种高效的优化控制方法。LQR的核心优势在于其能力,通过最小化一个定义良好的二次型代价函数,来设计出能够引导系统达到预定性能指标的控制策略。尽管LQR最初是为线性时不变系统(Linear Time-Invariant, LTI)设计的,但其在稳...
K = lqr(A, B, Q, R); 在Simulink中添加反馈增益,控制回路如图4所示: 图4: LQR状态反馈控制 这里注意不要漏掉反馈增益矩阵的负号。 让我们取Q = \left[\begin{matrix} 100 & 0 \\ 0 & 100 \\ \end{matrix}\right],R = 0.1,其控制效果如图5所示: 图5: LQR控制下的倒立摆 可以看见我们的角度...
carsim-simulink四轮转向汽车联合仿真,LQR控制路径跟踪文件 486 -- 0:16 App MPC二自由度机械臂模型预测控制MATLAB 1014 -- 11:31 App 基于MATLAB的一阶倒立摆系统仿真(模型+word报告) 320 -- 0:16 App MATLAB 二自由度机械臂滑模控制器 非奇异终端滑模NTSMC 104 -- 0:19 App MATLAB四旋翼飞行器仿真si...
680 -- 0:38 App Stanley仿真篇- CarSim与Simulink联合仿真 5624 3 13:20 App LQR简介与使用 3673 4 7:24 App 基于LQR控制与运动学模型的路径跟踪 1623 2 25:07 App 2.基于运动学的MPC路径跟踪-理论篇-预测模型推导 2538 1 11:25 App 1.基于运动学的MPC路径跟踪-理论篇-离散化 1659 -- 0:...
LQR算法解析及实现-以「画龙摇摆」场景仿真调试为例#科技改变生活 #人工智能 #自动驾驶 #无人驾驶 - Apollo开发者社区于20230112发布在抖音,已经收获了4个喜欢,来抖音,记录美好生活!
设置不同的LQR参数Q和R进行仿真,Q=1*eye(4)为半正定矩阵,R=10为正定矩阵 总结:分别进行了几组不同参数下的仿真,发现有一定的控制效果,但由于规划出的道路曲率实在太大了,导致一直存在着不小的横向误差,同时如果使用匹配点的参考航向角,前轮转角会出现抖动,原因由于规划的轨迹点的θr在连接处会发生突变,导致误...
本文介绍了直线倒立摆系统的LQR控制器设计及仿真方法。LQR控制器可以通过调整控制器的参数来实现系统的优化控制。通过仿真实验可以验证控制器的效果。实际应用中,还需要考虑系统的物理限制以及实时性等因素,进一步优化控制器设计。 总结:本文通过介绍直线倒立摆系统的LQR控制器设计及仿真,详细说明了控制器设计的关键步骤和仿...
LQR控制器——简单实现与仿真 技术标签:控制工程LQR自动化最优化控制LQR控制器 查看原文 移动机器人中的现代控制理论之状态空间表达式 的记忆公式,从而失去学习课程的乐趣,探索控制理论的热情。其实,现代控制理论非常简单,整本书都围绕如下这个公式展开: $$\left\{\begin{matrix} \dot{x}=Ax+Bu\\ y...一系列...
双足轮机器人LQR控制——C语言Webots仿真轮腿式机器人(WLHR, Wheel-Leged Hybrid Robot)。依旧使用Windows Webots自带编译环境及裸C实现控制,所见即所得。使用拉格朗日动力学建模(不简化作倒立摆),MATLAB符号运算验证数学推导,LQR全状态反馈控制。此Demo对于初学者掌
四级倒立摆LQR控制——C语言Webots仿真四阶倒立摆( Four-Link Inverted Pendulum System)。依旧使用Windows Webots自带编译环境及裸C实现控制,所见所得。使用拉格朗日动力学建模,MATLAB符号运算验证数学推导,LQR全状态反馈控制。四级直线倒立摆是一个单输入五输出的非线性强耦合不稳定系统。此Demo对于初学者掌握拉格朗日法动力...