04 2022 档案
摘要：路径平滑方法有很多。 如果有预测量可以使用卡尔曼滤波。 如果只是单纯的离散点也可以用多项式拟合、样条插值、回旋曲线或者均值滤波来平滑。 这里这个算法是Apollo里面的算法，单独拿出来看一下吧。 首先算法是利用最优化的方法来求解的，待优化参数就是所有的离散点（xk,yk)，如下图： 设定损失函数为
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摘要：上一篇熟悉了连续系统辨识与响应，这一篇熟悉一下离散系统辨识与响应。 计算机通常处理的系统为离散系统，这里我们先将连续系统转换为离散系统，然后再进行处理。 流程上还是先构造离散系统并根据控制量得到响应，然后用子空间迭代算法（以后会单独实现一次）求出状态空间。 再用识别得到的状态空间和原始控制量生成新的
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摘要：在不知道系统模型的情况下，如果想要使用模型的方法控制系统，可以先用系统辨识求得系统的状态空间参数，然后设计控制器。 下面根据已知状态参数设计了一个系统，再利用控制量得到系统响应。 然后结合控制量和系统响应，利用matlab自带的子空间迭代方法辨识得到系统的状态方程。 再比较一下原始响应和辨识结果响应
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