LQR公式推导学习记录

The subject of this paper is a comparison of two control strategies of an inverted pendulum on a cart. The first one is a linear quadratic regulator (LQR), while the second is a state space model predictive controller (SSMPC). The study was performed on the simulation model of an inverted pendulum, determined on the basis of the actual physical parameters collected from the laboratory stand AMIRA LIP100. It has been shown that the LQR algorithm works better for fixed-value control and disturbance rejection, while the SSMPC controller is more suitable for the trajectory tracking task. Furthermore, the system with SSMPC controller has smoother changes in the control signal, that can be beneficial for an actuator, while LQR controller may generate adverse, rapid changes in the control signal.

LQR 已在具有不同复杂性修改的真实直流电机上实现，并已在 MATLAB 环境中与 PID 进行比较

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平方根法matlab代码等式约束 LQR 在这个 repo 中，我们展示了我们基于因子图的方法来解决等式约束 LQR 问题，以及其他版本的实现作为基准。 有关其他详细信息，请参阅。 已实施的基准 我们比较了三个来解决等式约束的 LQR 问题： 莱恩、福雷斯特和克莱尔汤姆林。 “对等式约束的 lqr 的反馈控制的有效计算。” 2019 年机器人与自动化国际会议 (ICRA)。 IEEE，2019 年。 Sideris、Athanasios 和 Luis A. Rodriguez。 “等式约束线性二次最优控制的 riccati 方法。” 2010 年美国控制会议论文集。 IEEE，2010 年。 我们基于因子图的方法 我们还比较了 2 种额外的轨迹优化方法（不生成反馈策略）： Matlab 的 QP 求解器quadprog （注意：也可以使用lsqlin ） 基于 KKT 的约束最小二乘法 基准测试结果 待办事项：更新本节 我们需要比较他们的 最终成本 违反约束 速度（很难比较基于 gtsam 的方法，因为它使用 C++） 基准：Intel i7-8809G 3.10GHz CPU 首先是

基于遗传算法设计LQR控制器。本案例以汽车主动悬架作为被控制对象，将遗传算法应用于LQR控制器的设计中，提高LQR的设计效率和性能。

LQR神经网络控制 双轮倒立摆 双轮倒立摆模型仿真

本文主要对三自由度直升机进行分析，采用极点配置方法、LQR控制、 控制控制与PID控制四种方法设计控制器，总结了四个控制器的优点和缺点，并比较反馈系统之间的调节性能和抗干扰性能

控制有限迭代lqr 在倒立摆上实现迭代线性二次正则（iLQR），盒子二次编程（box-QP）用于处理控制极限。

《Automatic Steering Methods for Autonomous Automobile Path Tracking》译文