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)

Problem Q: C语言习题 计算该日在本年中是第几天 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 4572  Solved: 2474[Submit][Status][Web Board] Description 定义一个结构体变量(包括年.月.日).编写一个函数days,由主函数将年.月.日传递给函数days,计算出该日在本年中是第几天并将结果传回主函数输出. Input 年月日 Output 当年第几天 Sample Input 200

R语言计算moran‘I install.packages("maptools")#画地图的包 install.packages("spdep")#空间统计,moran'I install.packages("tripack") install.packages("RANN") library("maptools") library("spdep") library("trip

R语言计算出一个N个属性的相关矩阵(),然后再将相关矩阵输出到CSV文件. 读入的数据文件格式如下图所示: R程序采用如下语句: data<-read.csv("I:\\SB\landuse1986\\copy-number-sb2074.landuse.1986.class.csv")//括号内为读入的csv数据文件的绝对地址,其中的斜杠采用向左的双斜杠 write.csv(cor(data,method="spearman"),file="I:\

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,R语言计算IV值的代码如下: CalcIV <- function(df_bin, key_var, y_var){ N_0<-table(df_bin[, y_var])[1] N_1<-table(df_bin[, y_var])[2] iv_c<-NULL var_c<-NULL for (col in c

测试数据 [19550, 7.1 ],[22498, 8.44 ],[25675, 9.56 ],[27701, 10.77],[29747, 11.5 ],[32800, 12.27],[34822, 12.87],[40369, 13.32],[47029, 14.9 ],[54236, 16 ],[60801, 16.77],[68441, 17.32],[76273, 18.01],[83431, 18.47],[85060, 17.96],[96184, 18.98],[110520,

R+mongo的组合真是各种坑等着踩 由于mongo中的时间戳普遍使用的是unix timestamp的格式,因此需要对每天的数据进行计算的时候,很容易就想到对timestamp + gap对方式来实现每天的时间范围. 但这时候就埋下了一个坑,这个坑就是计算精度的问题. ms级的时间戳长度是12位,R中会识别成1.421112+e12的格式.gap的则是 1000 * 60 * 60 *24 * i,数量级是10^8.两者相加,在取某个i的时候,会出现加出来的数据与下一天的timestamp对不

在使用R的时候会发现R对CPU的利用率并不是很高,反正当我在使用R的时候,无论R做何种运算R的CPU利用率都只有百分子几,这就导致一旦计算量大的时候计算时间非常长,会给人一种错觉(R真的在计算吗?会不会我的程序死掉了?).今天,我看到了一篇博客介绍的方法,迫不及待的尝试了一下,只能说:太牛逼了!下面是我的测试截图: 前:

R语言对于数值计算很方便,最近用到了计算方差,标准差的功能,特记录. 数据准备 height <- c(6.00, 5.92, 5.58, 5.92) 1 计算均值 mean(height) [1] 5.855 2 计算中位数 median(height) [1] 5.92 3 计算标准差 sd(height) [1] 0.1871719 4 计算方差 var(height) [1] 0.03503333 5 计算两个变量之间的相关系数 cor(height,log(height)) [1] 0

配置NTP服务 1.安装chronyd yum install chrony -y 2.修改配置文件,使计算节点与控制节点同步时间 vim /etc/chrony.conf 注释掉下面四行: #server 0.centos.pool.ntp.org iburst#server 1.centos.pool.ntp.org iburst#server 2.centos.pool.ntp.org iburst#server 3.centos.pool.ntp.org iburst 添加: serve

统计学区内各个小区的房价均值 数据格式 id|community_name|house_area|house_structure|house_total|house_avg|agency_name|house_floor_curr|house_floor_total|house_floor_type 6328500962692431872|尚东花园|77.0|3室2厅|285.0|37013.0|利众置业|5|5|多层 6328500979813580800|赛世香樟园|93.0|2室2厅|26

1.首先xcode是默认忽略.a文件的.改变方法如下: 1⃣️. 打开终端,  在命令行中输入: vi ~/.subversion/config  来打开配置文件.2⃣️. 然后, 在[miscellany]项找到这个串:  # global-ignores = *.o *.lo *.la *.al .libs *.so *.so.[0-9]* *.a *.pyc *.pyo#   *.rej *~ #*# .#* .*.swp .DS_Store 3⃣️删除*.a 2.改变版本控制工具的配置,

break(跳出循环) break用于跳出整个循环,如下: func main() { ;i<;i++{ { break } fmt.Println(i) } } // 0 1 2 3 代码里只会打印到3,当大于3时会跳出整个for循环,注意整个for循环指的是直接包含break的那层for循环,举个例子: func main() { ;i<;i++{ ;j<;j++ { { break } fmt.Printf("%v-%v\n",i, j) } } } 查看上述代

解:方程左右的表达式分别记为u和v. 由题设有5t>=u. 0本来是不算入自然数的,现在的趋势是把0也算作自然数. 若p=0,则v=0,为使得u=0成立,q.r.s.t都必需为0. 这样就得到方程的一个解: p=q=r=s=t=0. 接下来考察p>0的情形: 若p>=2,则v>=16t. 而5t>=u,p<=t,故u=v无解. 于是只需考察p=1的情形,此时进一步考察q. 若q>=2,则v>=8t,同样易知u=v无解. 于是只需考察q=1的情形,此时原方程在

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

真正接触控制一个多月,现记录自己的误区,以警示自己: 1 . 离散与连续 我经常会拿到连续的系统,用离散的方式去控制,然后反复找原因,还是找不到.要记住:离散和连续要分开!!!,网上的例子大都是连续的!!! 重复一下之前的笔记: 装载系统:sys = ss(A,B,C,D) 转化为离散:sysd = c2d(sys,0.1)    0.1为采样时间 方便调用:Ad = sysd.A         Bd = sysd.B 调用内置函数求解Kd和P_lqr: [Kd, P_lqr] = dlqr(

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

学习文章:"一起学MPC:(一)百万富翁问题"和"[隐私计算笔谈]MPC系列专题(一):安全多方计算应用场景一览" 百万富翁问题 将问题具体化: Alice有\(i\)亿元,Bob有\(j\)亿元,为方便描述,我们限定\(0<i, j \leq 10\).现在想在不暴露和的情况下,比较\(i\)和\(j\)的大小. 解决思路 ️ 第二步:Bob把第\(j\)个箱子上的编号撕掉,并将其他箱子都销毁掉,把这个没有编号的箱子发给Alice 以上是解决百万富翁问题的思

数据结构 一.数据管理vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character:字符型向量list:列表 data.frame:数据框 c:连接为向量或列表length:求长度subset:求子集 seq,from:to,sequence:等差序列 rep:重复 NA:缺失值 NULL:空对象 sort,order,unique,rev:排序 unlist:展平列表 attr,attributes:对象属性 mode,typeof:对象存储模式与类型 nam

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

我们在做数据系统的时候,经常会用到模糊搜索,但是,数据库提供的模糊搜索并不具备按照相关度进行排序的功能. 现在提供一个比较两个字符串相似度的方法. 通过计算出两个字符串的相似度,就可以通过Linq在内存中对数据进行排序和筛选,选出和目标字符串最相似的一个结果. 本次所用到的相似度计算公式是 相似度=Kq*q/(Kq*q+Kr*r+Ks*s) (Kq > , Kr>=,Ka>=) 其中,q是字符串1和字符串2中都存在的单词的总数,s是字符串1中存在,字符串2中不存在的单词总数,r是字符串2