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 阅读全文
摘要：
对于一组数据，通常可以用多项式来拟合，当然对于有周期规律的数据，我们也可以用傅里叶级数来拟合。 傅里叶级数公式形式如下： 当我们确定好n之后，关键就是求出A0、an、bn和w即可。 由于有待求系数在非线性函数cos和sin中，我们用非线性最优化方法来求解。 matlab代码如下： clear all 阅读全文
摘要：
可以参考之前的B样条曲线插值的方法。 要想利用控制点进行B样条曲面插值，前提是控制点不能是类似点云一样的无序点，一定要是分布在UV坐标空间中的栅格点。 方法就是首先对U方向进行B样条曲线插值，然后利用插值的结果再在V方向上进行B样条曲线插值即可。 下面用matlab自带的Peaks函数作为控制点为例 阅读全文
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 阅读全文
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 阅读全文
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 阅读全文
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 阅读全文
摘要：
可以根据状态量(位置，速度，加速度)的起始和结束值列出6个方程，组成方程组解该问题。 1. 列出起始状态： 2. 列出终止状态： 3. 写成矩阵形式： 求解c即可。 下面是从横向-5米到5米的生成的路径。 代码如下： clear all;close all;clc; ts = 0;te = 10; 阅读全文
摘要：
如果要准确反求B样条的控制点，有几个参数还是要事先知道的： 1. 样条的控制点个数。 2. B样条曲线的所有点坐标和个数。 3. B样条基函数。 一般条件2容易知道一些，1和3还是比较难事先知道的。 如果待求控制点为四个，B样条曲线点个数为n个，并且已知基函数形式如下面代码中[b0 b1 b2]。 阅读全文
摘要：
可以通过.bashrc或/etc/profile进行配置，不过其启动条件还是有所区别，有时候可能无法达到真正想要的效果。 这里主要利用systemctl工具进行配置。 首先编写开机自启脚本，如在/home/xxx/下编写start.sh。 #!/bin/bash echo "111111" > /h 阅读全文