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…

1.模型预测控制--运动学模型 2.模型预测控制--模型线性化 3.模型预测控制--模型离散化 4.模型预测控制--预测 5.模型预测控制--控制律优化二次型优化 6.模型预测控制--反馈控制 7.模型预测控制--carsim&simulink联合仿真 8.模型预测控制--反馈控制 9.模型预测控制--反馈控制  …

1 生活中的启示 情景如下:你们团队每天早晨开一次例会,主要会议内容是你汇报工作进度,领导根据工作目标和工作进度,制定当天的工作计划,你领到工作计划后开始工作.每天都这样周而复始,从领导的角度看,这件工作实现了"闭环",工作进度"可控",这就是闭环控制系统. 图1 闭环控制系统 不同的领导(控制器)水平有高又低,按照介绍控制器先踩一脚PID的国际惯例,设: 则PID控制器的控制律为: 从该控制律中我们可以看到PID的两个问题: 1, PID控制器不具有"前…

模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制策略. 预测控制算法的三要素:内部(预测)模型.参考轨迹.控制算法.现在一般则更清楚地表述为内部(预测)模型.滚动优化.反馈控制. 大量的预测控制权威性文献都无一例外地指出, 预测控制最大的吸引力在于它具有显式处理约束的能力, 这种能力来自其基于模型对系统未来动态行为的预测, 通过把约束加到未来的输入.输出或状态变量上, 可以把约束显式表示在一个在线求解的二次规划或非线性规划问题中. 模型预测控制具有控制效果好.鲁棒性强等优点,可有效地克服过程的不确定性.…

从sencha touch 2.4.2升级到ext js 6,cmd版本升级到6.0之后发生了很多变化 首先从cmd说起,cmd 6 中sencha app build package不能使用了,sencha app build native好像也不能用了. 有个好消息就是我们可以用sencha ant native buildsencha ant package build 这两个命令,目测和以前的效果差不多了 然后再说说ext js 6相对sencha touch 2.4.2的变化 首先最只…

1.引言 在当今过程控制中,PID当然是用的最多的控制方法,但MPC也超过了10%的占有率.MPC是一个总称,有着各种各样的算法.其动态矩阵控制(DMC)是代表作.DMC采用的是系统的阶跃响应曲线,其突出的特点是解决了约束控制问题.那么是DMC是怎么解决约束的呢?在这里只给出宏观的解释,而不做详细的说明.DMC把线性规划和控制问题结合起来,用线性规划解决输出约束的问题,同时解决了静态最优的问题,一石二鸟,在工业界取得了极大的成功. 2.作用机理 MPC作用机理描述为:在每一个采用时刻,根据获得的…

使用MPC的原因:…

OpenSceneGraph控制模型 转自:http://www.cppblog.com/eryar/archive/2012/05/28/176538.html 一.简介 对模型的控制就是修改模型的位置和方向属性,使模型的位置和方向发生改变,通常通过移动.旋转.缩放来实现.在三维CAD软件中通常要对模型的位置进行修改,如装配模型时把其中一个零件模型移动一个位置.由计算机图形学知识得三维图形的几何变换可用一个四阶齐次矩阵来表示,即模型的几何变换都是对矩阵进行操作. 二.OSG模型控制 在OSG中…

本文提供 百度Apollo官网的无人驾驶入门课程下载,主要为视频文件. 视频数量:101个:文件格式:MP4:视频总时长:2小时40分钟:文件总大小:约1.13GB: 马上下载 关注公众号罗孚传说(RoverTang_com),输入"百度Apollo无人驾驶课程"下载. (不好意思啊,输入有点多,也有一定难度,考验一下大家)[捂脸] 为什么要下载? 我是因为不想浪费流量,不想卡顿,想随时打开手机看,想在地铁上也方便看. 如果你没有我的需求,请移步官网直接在线观看. 为什么推荐? 本视频…

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…