轨迹规划 | 图解最优控制LQR算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
CSDN 2024-07-17 15:35:01 阅读 98
目录
0 专栏介绍
1 最优控制理论
2 线性二次型问题
3 LQR的价值迭代推导
4 基于差速模型的LQR控制
5 仿真实现
5.1 ROS C++实现
5.2 Python实现
5.3 Matlab实现
0 专栏介绍
🔥附C++/Python/Matlab全套代码🔥课程设计、毕业设计、创新竞赛必备!详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等);局部规划(DWA、APF等);曲线优化(贝塞尔曲线、B样条曲线等)。
🚀详情:图解自动驾驶中的运动规划(Motion Planning),附几十种规划算法
1 最优控制理论
最优控制理论是一种数学和工程领域的理论,旨在寻找如何使系统在给定约束条件下达到最佳性能的方法。它的基本思想是通过选择合适的控制输入,以最小化或最大化某个性能指标来优化系统的行为。其中,系统的动态行为通常用状态方程描述,状态表示系统在某一时刻的内部状态。状态空间表示将系统的状态和控制输入表示为向量,通常用微分方程或差分方程来描述系统的演化。在最优控制理论中,会设置代价函数或者目标函数,用来衡量系统行为的好坏的函数。性能指标可以是各种形式,如最小化路径长度、最小化能量消耗、最大化系统稳定性等。最优控制理论在许多领域都有广泛的应用,包括航空航天、机器人学、经济学、生态学等。
<
上一篇: 双非一本,裁员两个月,进 WLB 外企,涨幅 50%
下一篇: 【python】Pandas中`ValueError: cannot reindex from a duplicate axis`错误分析
本文标签
声明
本文内容仅代表作者观点,或转载于其他网站,本站不以此文作为商业用途
如有涉及侵权,请联系本站进行删除
转载本站原创文章,请注明来源及作者。