mathworks社区中的这个资料还是值得一说的. 1 openExample('mpc/mpccustomqp') 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 形如:S.T.表示的硬性约束,在LQR中没有这一项 下面我们从代码的角度解析这个问题:1, 定义被控

前言 Apollo中用到了PID.MPC和LQR三种控制器,其中,MPC和LQR控制器在状态方程的形式.状态变量的形式.目标函数的形式等有诸多相似之处,因此结合自己目前了解到的信息,将两者进行一定的比较. MPC( Model predictive control, 模型预测控制 ) 和 LQR( Linear–quadratic regulator,线性二次调解器 ) 在状态方程.控制实现等方面,有很多相似之处,但也有很多不同之处,如工作时域.最优解等,基于各自的理论基础,从研究对象.状态方程

参考:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NjkxOTMyNQ==&mid=2247486444&idx=1&sn=6538bf1fa74429600d8fa10f4f766a58&chksm=ea1e199edd699088aee4b3c72404649751c60a9901ab71421f64e7125759765193bb4827aa15&scene=0&xtrack=1#rd https://mp.weixin.

一些应该学习的开源框架与库用途和差别 一.播放器层次 这个层次上,是直接可以用的软件,已经做完了一切工作,如果我们需要用他们,是不需要写一行代码的,编译通过就可以拿来使用了,对于国内这些山寨公司来说,基本就是拿来就可以骗钱的档次了. 包括 vlc/mplayer/mpc,这里我只是简介一下,我就不费劲从维基和官网复制东西了,貌似网上其他文章也都是从这两个地方复制了点东西,毫无营养. 其中vlc与mplayer都是跨平台的,都是起源于linux界的大佬,后来逐渐发展到跨平台了. vlc,插件机制的

从svn checkout svn://gcc.gnu.org/svn/gcc/trunk拿了GCC的最新代码,打算编译了学东西习学习C++ 11的东西,结果在configure的时候出现例如以下问题:    Building GCC requires GMP 4.2+, MPFR 2.3.1+ and MPC 0.8.0+    http://www.multiprecision.org/mpc 下载mpc-0.9.tar.gz          ftp://ftp.gnu.org/gnu/g

基于估计的无约束预测控制 1.引言 基本上这两个部分都是在线性理论的框架下,利用状态空间法来建模.求解控制律.状态空间模型在理论分析上具有很强的优越性,但实际应用中能直接准确且经济地获取系统状态并不容易.有些状态,尤其是温度(如火箭喷口温度等)只能间接估计,因此我们可以使用状态观测器来重构一个易于实现的系统来模拟原系统的状态. 具体的做法是,先利用原系统可以测量的变量,如系统可测输入输出,使得在一定条件下满足估计的状态与原状态渐进等价,随后利用观测器重构的系统设计控制律. 观测器收敛条件 在设计

MPC调节器 1.给定一个由状态空间法描述的离散系统: MPC控制器与其他线性二次调节器(LQR)的区别就在于其可以很好的将系统动态约束纳入考虑. 采样周期Ts控制了算法的效率,太大会错过很多系统运行时的细节(扰动),太小又使得计算量变大.合适的取值应该取上升时刻Tr的5%-10%,或取调节时间的百分之十,在过渡时间内采样5-16次. 2.MPC的基本运行机理: 1)预测系统未来动态求解 2)优化问题 3)解的第一个元素作用于系统 4)滚动时域.重复进行 3.预测 按照运行机理的第一步,在给定系

源自:<无人驾驶无人驾驶车辆模型预测控制>——龚建伟 参考:https://wenku.baidu.com/view/8e4633d519e8b8f67c1cb9fa.html 0.车辆模型 汽车的车轮转角为δf 分别做垂直于后轮和前轮的射线,这两根射线会交于O点,两轮模型会绕O点进行运动,在短时间dt内,可以认为O点不动.连接O点和汽车的质心成一条线段,实际汽车的运动方向v将垂直于该线段.运动方向ψ与车身方向所成的夹角β,这个角度一般称为偏航角. β 可以由如下公式计算求得 假设t时刻的汽车

MPC是模型预测控制算法,在车辆运动跟踪轨迹的控制中发挥很大的优势 基础的不多说,下面记录我对LQR/MPC/二次规划问题的理解 我们从LQR来引出MPC LQR的能量函数,目的是求函数J最小,即用最小的代价得到最好的控制效果,理论上只要系统是可控的,LQR就能求出较优的解 的解是 u= -K_lqr * x,这是一个线性解,用这个算法仅需要对能量函数求解一次,线下求解的u的表达式,线上不断重复计算u即可 MPC算法和LQR的公式非常接近,其表达式是离散的,函数是有边界的(算法中称之为约束条件)

新的“A”变成着了这样:Ac = A - KB 基于对象:状态空间形式的系统 能量函数J:也称之为目标函数 Q:半正定矩阵,对角阵(允许对角元素出现0) R:正定矩阵,QR其实就是权重 下面这段话可能会加深对LQR的理解: 当x是一维的,J就变成 我们的目的是使能量函数J最小,那么Qx^2和Ru^2都要最小,则t趋近无穷时,x要趋近0,要保证Qx^2为一个最小定值那么Q要很大,Q越大x衰减速度也就越快:同理增大R,u就会变小,对系统的控制变弱,x衰减速度将会变慢 如何选取QR? 无一般规律可寻,

MPC算法 一.    引言 在工程技术方面,MPC全称可指Model Predictive Control模型预测控制(又称RHC, Receding Horizon  ). 模型预测控制算法 一种进阶过程控制方法,自1980年以来开始在化工炼油等过程工业得到应用,并在经济领域开始得到应用. MPC是一种多变量控制策略,其中涉及了: 过程内环动态模型:控制量的历史数值:在预测区间上的一个最优值方程J.最优控制量可由以上各量求出. MPC最大的特点在于,相对于LQR控制而言,MPC可以考虑空间状

转自:https://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/39270597 本文主要介绍LQR的直观推导,说明LQR目标函数J选择的直观含义以及简单介绍矩阵Q,R的选取,最后总结LQR控制器的设计步奏,并将其应用在一个简单的倒立摆例子上. 假设有一个线性系统能用状态向量的形式表示成:                    ( 1 ) 其中 ,初始条件是. 并且假设这个系统的所有状态变量都是可测量到的. 在介绍LQR前,先简单回顾一下现代控制理论中最

上一篇 Angular2项目初体验-编写自己的第一个组件 好了,前面简单介绍了Angular2的基本开发,并且写了一个非常简单的组件,这篇文章我们将要学会编写多个组件并且有主从关系 现在,假设我们要做一个博客,博客的的文章具有主从关系,文章和文章详情;现在,我们新建一个Article的文件夹和其组件的基本架构(顺便说一下,我使用的是vs code 有个Angular2 fiels的插件,可以直接建立) 效果如下 我们需要显示博客,那就要建立一个blogdata的数据来源,这里为了方便我们直接采用

运行个JAVA 用sleep去hold住 package org.hjb.test; public class TestOnly { public static void main(String[] args) { System.out.println("sleep .."); try { Thread.sleep(10000000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }   java -Xmx10

 一:函数声明与函数定义表达式在函数调用间的区别 <script type="text/javascript"> doA(); var doA = function(argument) { console.log('执行了') } </script> 结果: <script type="text/javascript"> doA(); function doA(argument) { console.log('执行了') } &l

以上一篇为例子,进行主外键的查询 定义Users.java 和 Role.java Users -- Role 关系为:1对1 即父表关系 Role -- Users 关系为:1对多 即子表关系 下面看2个实体类,贴主要代码 -- Role.java public ForeignCollection<Users> getUsers() { return users; } public void setUsers(ForeignCollection<Users> users) { t

ASP.NET Core的路由是通过一个类型为RouterMiddleware的中间件来实现的.如果我们将最终处理HTTP请求的组件称为HttpHandler,那么RouterMiddleware中间件的意义在于实现请求路径与对应HttpHandler之间的映射关系.对于传递给RouterMiddleware中间件的每一个请求,它会通过分析请求URL的模式并选择并提取对应的HttpHandler来处理该请求.除此之外,请求的URL还会携带相应参数,该中间件在进行路由解析过程中还会根据生成相应的路

EntityFramework 一对一关系映射有很多种,比如主键作为关联,配置比较简单,示例代码: public class Teacher { public int Id { get; set; } public string Name { get; set; } public virtual Student Student { get; set; } } public class Student { public int Id { get; set; } public string Name

坏味道--狎昵关系(Inappropriate Intimacy) 特征 一个类大量使用另一个类的内部字段和方法. 问题原因 类和类之间应该尽量少的感知彼此(减少耦合).这样的类更容易维护和复用. 解决方法 最简单的解决方法是运用 搬移函数(Move Method) 和 搬移字段(Move Field) 来让类之间斩断羁绊. 你也可以看看是否能运用 将双向关联改为单向关联(Change Bidirectional Association to Unidirectional) 让其中一个类对另一个

学习这个东西挺奇怪的,时间一长就容易忘记,或者记不清楚.今天看到一些UML图的关系,发现有些出入了,索性就写下来,以后再忘记的时候过来看看. 在UML的类图中,常见的有以下几种关系: 继承(Generalization),  实现(Realization), 关联(Association),  依赖(Dependency) 1.继承(Generalization)[继承关系]:表示一般与特殊的关系, 它指定了子类如何特化父类的所有特征和行为. 例如:老虎是动物的一种, 即有老虎的特性也有动物的共