Lqr算法

创始人

2025-05-28 15:25:22

横向动态模型

1.横向控制动态模型
- a.自行车动态模型
- b.线性自行车动态模型
- c.模型参数辨识
2.LQR-线性二次调节器
- a.什么是Lqr
- b.一维标量示例
- c.通解和Raccati方程
- d.LQR使用案例
3.车辆横向最优控制
- a.路径坐标模型
- b.使用Lqr进行轨迹跟踪
- c.带有Preview的轨迹跟踪

1.横向控制动态模型

a.自行车动态模型

在车辆高速行驶的时候、每个车轮上的方向和车辆的方向一致的假设就不成立，即non-zero slip angle
汽车动力学模型：伸出右手-中指向上☞、食指向前，拇指向右；其中食指->Roll、拇指->pitch、中指->Yao.

b.线性自行车动态模型

自行车运动学模型：
自行车模型做出如下假设：

纵向速度恒定、左右车轮集中成一个车轮
忽略悬架运动、道路的倾斜、空气阻力影响，以便对汽车的纵向和横向的运动解耦分析；

待补充

c.模型参数辨识

2.LQR-线性二次调节器

a.什么是Lqr

b.一维标量示例

c.通解和Raccati方程

d.LQR使用案例

3.车辆横向最优控制

a.路径坐标模型

b.使用Lqr进行轨迹跟踪

c.带有Preview的轨迹跟踪

lqr的好处：若我们将系统设置为以误差为参考的系统，就可以直接套用lqr的结论得到一个相对优化的控制器。并且在实验的过程中如果，横向误差收敛的很慢，可以考虑提高；若前轮转角出现震荡，可以考虑降低;

lqr的缺点：

1、由于lqr是一个线性控制器，默认小，面对曲率过大的情况表现不佳；2、lqr只关注于当前点的情况，并没有考虑到未来路径的情况，即较短视；
lqr性能的提高
思路：用已知的路径做出预判，提前打方向盘，就可以提高性能

词库加载错误:未能找到文件“E:\highferrum_mysql\Configuration\Dict_Stopwords.txt”。

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