02 2022 档案
摘要:方法示意图: 控制率公式: 其中theta是当前航向角与路径航向角之差,e为横向误差,v为车辆速度,lambda为控制参数。 算法步骤如下: 1. 根据当前定位结果找到路径最邻近点。 2. 计算该点与定位结果横向误差e与航线误差theta。 3. 根据控制率公式计算出前轮转角。 4. 将前轮转角转化
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摘要:首先要确定反馈量和控制量,这里反馈量用的是车和最近路径点的横向误差,控制量用的是前轮转角。 算法如下: 1. 根据当前定位结果找到路径最邻近点。 2. 计算该点与定位结果横向误差。 3. 以该误差作为反馈测量值通过pid生成控制量即前轮转角。 4. 将前轮转角转化为航向角,带入运动模型计算出下一时刻
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摘要:代数黎卡提方程通常会在求解最优控制时有所应用,比如LQR控制。 标准形式有以下两种: 1.连续代数黎卡提方程: 2.离散代数黎卡提方程: 其中P是未知量,A、B、Q、R为已知量。 离散代数黎卡提方程可以迭代求解。 matlab代码如下: clear all;close all;clc; A = [0
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摘要:数值雅克比本质就是对函数的每一维分别做数值微分,再组合为雅克比矩阵即可。 通常我们做最优化的时候要计算函数的雅克比矩阵,但是如果函数的解析式比较复杂,求其偏导解析解会非常麻烦。 虽然可以利用Mathematica或者Matlab的符号运算进行求解,不过有时候得到的解析解也是很复杂的,再转写成代码如果
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