线性二次调节器LQR N-horizon LQR \begin{align*} \min_{u_0,\cdots,u_{N-1}} & J_N(z,u)=x_N^\mathrm{T}Q_fx_N+\sum_{k=0}^{N-1}(x_k^\mathrm{T}Qx_k+u_k^\mathrm{T}Ru_k) \\ s.t.\quad & x_{k+1}=Ax_k+Bu_k \\ & z=x_0 \end{align*} \\ ...
MPC是一种广泛应用于工业控制领域的控制算法。相比于LQR,其可以考虑约束,如输入限制、状态限制等,模型可以是线性也可以是非线性...总而言之,MPC应用领域很广,很适合解决实际工程问题。 2.1滚动优化 滚动优化的概念是MPC算法的基础和核心,我觉得也是区别于LQR和其他控制算法的关键。 MPC是求解一个有限时间内的最优化...
那MPC的确处理约束是巨大优势）。3的话一般线性化误差不大其实LQR也没问题。
现象原因：四足机器人通常涉及到非线性和多约束的问题，因此需要更灵活的控制策略，MPC 能够提供这种灵活性。轮足机器人或一些近似为线性的系统，LQR 提供了一种高效而简单的最优控制方法，因此在这些情况下更常见。总体而言，选择 MPC 或 LQR 取决于具体的机器人系统、应用场景和对控制性能的要求。
1、和LQR的比较 MPC控制器属于LQR控制器的加强版，LQR控制器有个缺点，就是它的代价函数的约束条件只能...
Apollo中,LQR和MPC控制器都选用的单车动力学模型作为研究对象,单车动力学模型为非线性系统,但LQR和MPC控制器的目的是为了求最优控制解,在具体的优化求解时,均通过线性化方法将状态方程转化为线性方程进行求解,所以,可以说apollo中LQR和MPC控制器的研究对象均为线性系统。
总的来说,MPC在车辆自动驾驶控制中相较于LQR具有显著的性能优势。MPC控制器能够更好地应对系统的不确定性和约束条件,实现更高的控制精度和安全性。因此,在自动驾驶技术的未来发展中,MPC有望成为重要的控制算法之一。然而,也应注意到MPC控制器的参数调节和稳定性问题仍需进一步研究和改进。
我们从几个角度来解析两者关系,简单的说就是MPC是带了约束的LQR. 在陈虹模型预测控制一书中P20中,提到在目标函数中求得极值的过过程中,相当于对输出量以及状态量相当于加的软约束 而模型预测控制与LQR中其中不同的一点,就是MPC中可以加入硬约束进行对状态量以及输出量的硬性约束 ...
线性二次调节器(LinearQuadratic Regulator或LQR)是基于模型的控制器,它使用车辆的状态来使误差最小化。Apollo使用LQR进行横向控制。横向控制包含四个组件:横向误差、横向误差的变化率、朝向误差和朝向误差的变化率。变化率与导数相同,我们用变量名上面的一个点来代表。我们称这四个组件的集合为X,这个集合X捕获车辆的...
在控制系统中,PID控制、LQR控制和MPC控制是常用的三种控制方法。下面我将分别介绍这三种方法的思路和应用。 一、PID控制 PID控制是一种经典的控制方法,PID是Proportional(比例)、Integral(积分)和Derivative(微分)的缩写。其思路是通过计算误差的比例、积分和微分来调整控制器的输出,从而实现系统的控制。 具体来说,PID...