3) 计算 K=R^{-1} B^T P。 %状态空间方程 A B矩阵 function [A, B]=state_space(v, ref_delta, ref_yaw, dt, L) A=[ 1.0, 0.0, -v * dt * sin(ref_yaw); 0.0, 1.0, v * dt * cos(ref_yaw); 0.0, 0.0, 1.0 ]; B =[ dt * cos(ref_yaw), 0; dt * sin(ref_yaw), ...
MATLAB lqr 函数用法 概述 在MATLAB中,lqr函数用于设计线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator, LQR)控制器。LQR是一种基于状态空间的最优控制设计方法,旨在最小化一个由系统状态和控制输入组成的二次型成本函数。 语法 [K, S, e] = lqr(A, B, Q, R, N) 参数: A:系统的状态矩阵。 B:系统的输...
matlab的lqr函数 fight studio 学习笔记,有错误实在不好意思,个人水平有限 2 人赞同了该文章 语法 [K,S,e] = lqr(SYS,Q,R,N) [K,S,e] = LQR(A,B,Q,R,N) 解释 [K,S,e] = lqr(SYS,Q,R,N) 计算最佳增益矩阵K 对于连续系统, 状态反馈 u = –Kx 最小化二次成本函数 J(u)=∫0∞(xTQ...
A = [0 1 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 1 0 0 9 0];B = [0;0.1;0;-0.1];C = [0 0 1 0]; %观测角度 D = 0;Q = [1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 10 0 0 0 0 10 ];R = 0.1;由上面这个系统，可以计算出K K = lqr(A,B,Q,R);Ac = A - B*K;对系统进行...
LQR控制器我们就回顾这么多,这里我们直接使用MATLAB工具箱函数lqr来求解K值! 接下来,我们来看下在webots中的仿真情况^_^ webots中的仿真 在该系统中,我们有4个状态变量,即: 因此,我们要在webots中采集系统的这4个状态。 在此demo中,线性关节的直线速度以及旋转关节的角速...
(在matlab中给定A,B,Q,R用lqr函数可直接计算出K) (实际控制中我们无法调用lqr函数,求解K本质上属于求解Riccati方程,详见我的随笔:Riccati方程迭代法求解) u(k)=-K*x(k),u(k)控制完将会得到一个新的x(k+1),周而复始可不断求出u 调节目标:将状态调节到零,而不是系统误差为零 ...
利用最优控制器设计中得到的利用matlab计算出增益矩阵K。 K=[-24.4949 268.8171 -409.6073 1020.9366 -36.4773 13.9474 -23.6236 161.8276] 利用K对三级倒立摆的8个状态变量进行合成,使其合成两个变量,即将合成综合变量E,合成综合变量变化率EC。 利用矩阵X的2-范数构造融合函数 ...
LQR最优设计指设计是出的状态反馈控制器K要使二次型目标函数J取最小值,而K由权矩阵Q与R唯一决定,故此Q、R的选择尤为重要。LQR理论是现代控制理论中发展最早也最为成熟的一种状态空间设计法。特别可贵的是, LQR可得到状态线性反馈的最优控制规律,易于构成闭环最优控制。而且Matlab的应用为LQR理论仿真提供了条件,...
Matlab示例生动展示了LQR对二阶系统控制的威力，通过调整R矩阵，可以精细调整系统的响应特性。而在离散时间下，LQR需要通过递归迭代计算最优控制，这在伪代码中清晰可见：离散LQR算法: 以实际状态x和期望状态xf为输入，结合Q、R矩阵，以及系统动态矩阵A和B，以及时间步长dt，逐步求解最优控制输入。循环中，...
计算反馈矩阵K的步骤: 1 选择QR矩阵 2 求解Riccati方程的P(P是公式推导过程中设的矩阵,目的就是方便求K,在这求出P就能求出K) 3 计算 (在matlab中给定A,B,Q,R用lqr函数可直接计算出K) (实际控制中我们无法调用lqr函数,求解K本质上属于求解Riccati方程,详见我的随笔:Riccati方程迭代法求解) ...