深入分析了基于动态车辆模型的百度Apollo平台上的线性二次调节器(LQR)和模型预测控制(MPC)横向控制算法。通过对这两种算法的比较研究，揭示了它们在处理车辆横向控制问题时的性能差异和适用场景。文章提供了详细的算法原理、仿真结果以及在实际车辆上的测试数据，为自动驾驶车辆的横向控制提供了有价值的参考。 适用人群： 本研究适合自动驾驶技术、控制理论、车辆工程等领域的专业人士，以及对智能车辆控制和自动驾驶系统设计感兴趣的学生和研究人员。 使用场景： 研究成果可以应用于自动驾驶车辆的横向控制策略设计，提高车辆的行驶稳定性和安全性，同时为自动驾驶系统的进一步优化提供理论依据。 目标： 旨在评估和优化自动驾驶车辆的横向控制算法，推动自动驾驶技术的发展，增强智能交通系统的安全性和可靠性。 关键词标签： 动态车辆模型 百度Apollo LQR MPC横向控制

基于PID与LQR控制的四旋翼飞行器MATLAB仿真模型 完美运行！有参考文献！！

LQR与PD控制在柔性机械臂中的对比研究，路恩，杨雪锋，针对单杆柔性机械臂末端位置控制的问题，本文对柔性机械臂振动主动控制中较为常见的LQR和PD方法进行了控制效果的对比研究。首先，�

直接横摆力矩分层控制器 上层LQR 下层数学规划 四轮独立驱动汽车转矩分配 DYC 与AFS集成控制器 CarSim与Simulink联合模型

资源为基于汽车二自由度动力学模型的LKA（车道保持）功能LQR控制算法的simulink模型以及相关参数的.m文件。下载后可直接使用MATLAB与CarSim进行联合仿真。可供初学者学习理解LQR控制算法的实现原理。

双积分问题->找到到达原点的最短时间-> 与 lqr 控制器比较并分析最快的响应。

基于视觉的自动导引车两轮差速转向LQR控制器的研究与设计

基于车辆运动学模型得LQR总结与分析推导，先分析运动学模型的离散误差状态空间方程，根据此做横向LQR控制分析及其推导，其次总结CSDN中LQR算法的理解及其推导，介绍了全状态反馈控制系统，对LQR进行了具体分析及其公式推导。 其中部分为：黎卡提方程的求解 针对黎卡提方程，可以采用循环迭代的思想求解P： 1）令等式右边的P_old=Q； 2）计算等式右边的值为P_new 3）比较P_old和P_new，若两者的差值小于预设值，则认为等式两边相等；否则再令P_old=P_new，继续循环。

针对吊车这类非线性欠驱动系统,提出一种基于LQR和变论域模糊控制的消摆控制方法.先将该系统分解为垂直运动和水平运动两个子系统;然后用变论域方法寻找最优反馈增益,从而解决了在绳长连续变化时,吊车系统的防摆优化控制问题.仿真结果表明了该方法的有效性.

对一阶倒立摆摆实现位置控制；观测小车位置、速度、摆杆倾角、角速度数据；结合simulink实现系统模型搭建。