个人感觉,相比于前面介绍的纯轨迹和Stanley法,纯轨迹和Stanley法由于都需要设定一个预瞄距离,所以在快到终点有一段距离的地方就会停下来,而LQR是基于模型的控制器,所以会一直计算到最后一个点为止。
LQR(linear quadratic regulator)是一种基于模型基于优化的控制方法,百度Apollo将其应用于智能车的横向控制中。本文将基于车辆运动学模型,进行LQR控制率的推导,并给出仿真结果。 车辆运动学模型 基本模型 假设研究的车辆前轮转向,前轮向左偏转为正,向右偏转为负,示意图如下: 大地坐标系为xoy,车辆后轴中心位置记为(x,...
基于LQR最优控制算法实现的轨迹跟踪控制,建立了基于车辆的质心侧偏角、横摆角速度,横向误差,航向误差四自由度动力学模型作为控制模型,通过最优化航向误差和横向误差,实时计算最优的K值,计算期望的前轮转角实现轨迹跟踪,仿真效果良好,有对应的资料 ID:85150692641489959...
摘要:本发明提供一种基于FHS‑LQR算法的智能车辆轨迹跟踪方法,属于无人驾驶车辆轨迹跟踪技术领域,包括如下步骤:建立车辆跟踪误差动力学模型;以转向机构扰动作为随机噪声构建FHS‑LQR控制器,根据Riccati‑ZXL方程计算FHS‑LQR控制器的最优控制率;使用车辆跟踪误差动力模型对预测的车辆轨迹参数计算运行误差,基于运行误差...
2017doi:10.3969/j.issn.1008-5483.2017.04.001自动驾驶车辆LQR轨迹跟踪控制器设计陶冰冰,周海鹰,王思山(湖北汽车工业学院,湖北 十堰 442002)摘要:为了提高智能车的控制精度,以碰撞中心(Center of Percussion,COP)为参考点建立前馈-反馈控制模型,并用该控制模型求解LQR(Linear Quadratic Regulator)问题,获得状态反馈控制率...
摘要:本发明提供一种基于FHS‑LQR算法的智能车辆轨迹跟踪方法,属于无人驾驶车辆轨迹跟踪技术领域,包括如下步骤:建立车辆跟踪误差动力学模型;以转向机构扰动作为随机噪声构建FHS‑LQR控制器,根据Riccati‑ZXL方程计算FHS‑LQR控制器的最优控制率;使用车辆跟踪误差动力模型对预测的车辆轨迹参数计算运行误差,基于运行误差...
自动驾驶车辆LQR轨迹跟踪控制器设计
1、为了解决现有技术中的不足,本发明提出了一种基于物理信息神经网络(physics-informed neural network,pinn)的智能车辆动力学模型、ilqr控制算法及轨迹跟踪控制器。本发明将神经网络与物理模型无缝地结合在一起,建立了基于pinn的动力学模型,以赋予神经网络可用的先验知识。将该动力学模型用于迭代线性二次型(iterativelin...
以碰撞中心(Center of Percussion,COP)为参考点建立前馈-反馈控制模型,并用该控制模型求解LQR(Linear Quadratic Regulator)问题,获得状态反馈控制率,实现最优控制.在双移线工况和8字形工况下,使用Matlab/Simulink和Carsim对LQR轨迹跟踪控制器进行联合仿真.结果表明:与固定增益前馈-反馈控制器相比,LQR轨迹跟踪控制器的控制...
车辆轨迹跟踪 我们将相对参考轨迹的误差加入状态变量 X ,然后LQR,则可让车辆逼近参考轨迹。在Apollo的代码中,离散的车辆模型如下: [ee˙θθ˙]′=[1ts0000v0001ts0000][ee˙θθ˙]+[000v/L]⋅δ 其中, e 为点到某段参考轨迹的距离, γ 为车辆速度与 x轴夹角, θ 为γ 与相应参考轨迹上 ref_γ...