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,...
为了实现轨迹跟踪，需要建立一个车辆四自由度动力学模型作为控制模型。该模型包括质心侧偏角、横摆角速度，横向误差，航向误差四个自由度。基于该模型，可以采用LQR最优控制算法实现轨迹跟踪。二、LQR最优控制算法的原理 LQR最优控制算法是一种广泛应用于工程控制的线性二次型调节器，能够求解连续时间线性二次型控制问...
二、车辆动力学模型建立 为了实现有效的轨迹跟踪控制,我们需要建立基于车辆的质心侧偏角、横摆角速度、横向误差和航向误差的四自由度动力学模型。该模型能够准确反映车辆在各种道路条件下的运动特性,为轨迹跟踪控制提供精确的数学基础。 三、最优控制算法应用 LQR是一种基于线性二次型优化的控制算法,通过求解线性二次型...
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...
专利摘要: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...
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...
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...
这个资源是一份以LQR(Linear Quadratic Regulator,线性二次调节器)理论为基础的控制算法研究。研究者针对车辆的四自由度动态模型——考虑了质心侧偏角、横摆角速度以及横向和航向误差,设计了一种轨迹跟踪控制策略。他们构建了一个动力学模型,核心目的是优化车辆的航向和横向控制,以确保其能够精确沿预设轨迹运行。通过...