mpc算法相较于纯跟踪控制的优点

2024-08-08

车辆运动控制算法——MPC

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)

MPC算法

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

js控制固定div和随屏滚动div兼容多浏览器和纯css控制（来自网络）

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【文献08】多移动机器人轨迹跟踪控制系统设计与实现-运动学ADRC控制

参考: 陈俊, 俞立, 滕游. 多移动机器人轨迹跟踪控制系统设计与实现[J]. 计算机测量与控制, 2017(7). https://drive.wps.cn/view/p/28819052019?from=docs&source=docsWeb 误差系统,没有考虑\theta_e TD ,PID 系统模型误差模型控制框图实验速度环响应 ADRC控制运动学PID控制

基于MPC算法的车辆多目标自适应巡航控制系统研究_荆亚杰

[转]iOS之浅谈纯代码控制UIViewController视图控制器跳转界面的几种方法

参考:http://www.mamicode.com/info-detail-469709.html 一.最普通的视图控制器UIViewContoller 一个普通的视图控制器一般只有模态跳转的功能(ipad我不了解除外,这里只说iPhone),这个方法是所有视图控制器对象都可以用的,而实现这种功能,有两种方法. 1.通过方法 - (void)presentViewController:(UIViewController *)viewControllerToPresent animated: (

iOS之浅谈纯代码控制UIViewController视图控制器跳转界面的几种方法

.最普通的视图控制器UIViewContoller 一个普通的视图控制器一般只有模态跳转的功能(ipad我不了解除外,这里只说iPhone),这个方法是所有视图控制器对象都可以用的,而实现这种功能,有两种方法. 1.通过方法 - (void)presentViewController:(UIViewController *)viewControllerToPresent animated: (BOOL)flag completion:(void (^)(void))completion跳转相信

用Camshift算法对指定目标进行跟踪

原理 Camshift算法是Continuously Adaptive Mean Shift algorithm的简称. 它是一个基于MeanSift的改进算法.它首次由Gary R.Bradski等人提出和应用在人脸的跟踪上,并取得了不错的效果.因为它是利用颜色的概率信息进行的跟踪.使得它的执行效率比較高. Camshift算法的过程由以下步骤组成: (1)确定初始目标及其区域: (2)计算出目标的色度(Hue)分量的直方图: (3)利用直方图计算输入图像的反向投影图(后面做进一步的解释):

G1混合式GC与三色标记算法详解【纯理论】

继续基于上一次https://www.cnblogs.com/webor2006/p/11146273.html的理论进一步了解G1. G1收集概览: G1算法将堆划分为若干个区域(Region),它仍然属于分代收集器.不过,这些区域的一部分包含新生代,新生代的垃圾收集依然采用暂停所有应用线程的方式,将存活对象拷贝到老年代或者Survivor空间.老年代也分成很多区域,G1收集器通过将对象从一个区域复制到另外一个区域,完成了清理工作.这就意味着,在正常的处理过程中,G1完成了堆的压缩(至少是部分

纯css控制文字2行显示多余部分隐藏

在编写页面的时候,经常遇到一些地方的文字显示1行,多余的文字隐藏,这样显示1行的很好控制: css代码如下: white-space: nowrap; overflow: hidden; text-overflow: ellipsis; 3行代码搞定,这个很常见.但是要是2行文字显示多余隐藏呢,我之前在网上搜到的很多说什么用js去控制,用php控制...等等诸如此类的复杂方法,为什么不能同样用css去控制呢?后来找到答案了,用css同样可以去控制2行文字显示多余隐藏. text-overflow

纯CSS控制背景图片100%自适应填充布局

https://blog.csdn.net/wd4java/article/details/50537562 解决: html,body{height: 100%;width: 100%;margin:0;padding:0;} body{ background:url(bg-login.png)no-repeat; width:100%; height:100%; background-size:100% 100%; position:absolute; fil

纯css控制－表格表头固定,内容多时滚动内容

<html> <head> <style type="text/css"> * { margin: 0; padding: 0; } /*所有内容都在这个DIV内*/ .all { width: 100%; border: 1px solid #000000; } /*表头在这个DIV内*/ .title { width: 500px; /*这个宽度需要与下面的内容的DIV相等*/ } /*表格样式*/ table { width: 100%; /*

纯 css 控制隔行变色

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无人驾驶——4.控制之MPC模型预测控制

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

基于meanshift的手势跟踪与电脑鼠标控制（手势交互系统）

基于meanshift的手势跟踪与电脑鼠标控制(手势交互系统) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 一年多前开始接触计算机视觉这个领域的时候,年幼无知,倍感吃力.当年惶恐,从而盲从.挣扎了不少时日,感觉自己好像还是处于领域的门外汉一样,在理论与实践的鸿沟中无法挣脱,心里空落落的.在这种挥之不去的烦忧中,某个时候豁然开朗,觉得要看一个系统的代码了,看看别人是怎么写的,理论又是怎么用在实践上的.然后自己就瞄准了TLD这个被炒作地很火的跟踪算法.花了

Video Target Tracking Based on Online Learning—TLD单目标跟踪算法详解

视频目标跟踪问题分析视频跟踪技术的主要目的是从复杂多变的的背景环境中准确提取相关的目标特征,准确地识别出跟踪目标,并且对目标的位置和姿态等信息精确地定位,为后续目标物体行为分析提供足够的数据.但是目前的绝大部分目标跟踪算法或多或少存在不少缺点,如:1)对目标的实时跟踪时,跟踪时间过长,目标容易丢失:2)当目标发生形变时(目标伪装.摄像平台变化导致),无法进行目标跟踪:3)当视频中目标消失(遮挡等)以后重新出现时,不能重新跟踪捕获目标,或出现混批: 4)有一些给定很少特定目标特征

目标跟踪之粒子滤波---Opencv实现粒子滤波算法

目标跟踪学习笔记_2(particle filter初探1) 目标跟踪学习笔记_3(particle filter初探2) 前面2篇博客已经提到当粒子数增加时会内存报错,后面又仔细查了下程序,是代码方面的问题.所以本次的代码与前几次改变比较小.当然这些code基本也是参考网上的.代码写得很不规范,时间不够,等以后有机会将其优化并整理成类的形式.) Opencv实现粒子滤波算法摘要本文通过opencv实现了一种目标跟踪算法——粒子滤波算法,算法的

比微软kinect更强的视频跟踪算法--TLD跟踪算法介绍

转自:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7647500 TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生在其攻读博士学位期间提出的一种新的单目标长时间(long term tracking)跟踪算法.该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变.部分遮挡等问题.同时,通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的“显著特征

【目标跟踪】相关滤波算法之MOSSE

简要 2010年David S. Bolme等人在CVPR上发表了<Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters>一文,首次将相关滤波器引入到目标跟踪当中.该算法大幅提高了目标跟踪的性能,论文实验结果可达到669FPS的速度.这相比同期间的跟踪算法可以算是一个极大的飞跃.本文将以该论文作为分析一类基于相关滤波的目标检测算法的引子. 基于相关滤波的跟踪 MOSSE算法的创新的在于,它是第一篇将相关滤波引入到目标跟踪的领域的论文

声明式编程：程序＝数据＋逻辑（what）＋算法（控制＋计算）

接口:what: 实现:算法:指令: 编程语言中,凡是不涉及到算法的部分,都可以认为是声明式编程. 命令式编程可以与算法划等号:算法要求严格的计算逻辑和控制,是实施细节的精准描述: 命令式编程与声明式编程只是侧重点的不同.一个侧重计算控制,一个侧重逻辑描述. 命令式编程通过一系列改变程序状态的指令来完成计算,声明式编程只描述程序应该完成的任务. 命令式编程模拟电脑运算,是行动导向的,关键在于定义解法,即“怎么做”,因而算法是显性而目标是隐性的: 声明式编程模拟人脑思维,是目标驱动的,关键在于描述

TLD（Tracking-Learning-Detection）一种目标跟踪算法

原文:http://blog.csdn.net/mysniper11/article/details/8726649 视频介绍网址:http://www.cvchina.info/2011/04/05/tracking-learning-detection/ TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek Kalal在其攻读博士学位期间提出的一种新的单目标长时间(long term tracking)跟踪算法.该算法与传统跟踪算法的显

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