该书是美国杰出华人教授周克敏的专著，堪称是鲁棒控制领域的经典著作，书中既有易懂的理论推导，也结合了matlab/simulink 对一些例子进行了一些辅助设计。学习鲁棒控制与MATLAB的同学们一定不要错过。

线性二次调节器的自适应控制 该存储库包含运行数字自适应控制实验所需的代码库，如[1]中所述。 该项目根据MIT许可条款获得许可。 [1]莎拉·迪恩（Sarah Dean），霍里亚·马尼亚（Horia Mania），尼古拉·马特尼（Nikolai Matni），本杰明·雷赫特（Benjamin Recht）和斯蒂芬·图恩（Stephen Tu）。 “线性二次调节器的鲁棒自适应控制的后悔范围。” arXiv预印本arXiv：1805.09388（2018）。

Robust Control Design with MATLAB® helps the student to learn how to use well-developed advanced robust control design methods in practical cases. To this end, several realistic control design examples from teaching-laboratory experiments, such as a two-wheeled, self-balancing robot, to complex systems like a flexible-link manipulator are given detailed presentation. All of these exercises are conducted using MATLAB® Robust Control Toolbox 3, Control System Toolbox and Simulink®.

使用美团的Robust框架进行热更新，

鲁棒抠图的一个小程序，由Jue Wang等人基于OpenCV开发。

cvpr2014 论文saliency optimization from robust background detection的代码

鲁棒控制工具箱提供了一系列的函数和工具以支持带有不确定元素的多输入多输出控制系统的设计。在该工具箱的帮助下，你可以建立带有不确定参数和动态特性的LTI模型，也可以分析MIMO系统的稳定性裕度和最坏情况下的性能。 该工具箱提供了一系列的控制器分析和综合函数，能够分析最坏情况下的性能及确定最坏情况下的参数值。利用模型降阶函数能够对复杂模型进行简化。同时提供了先进的鲁棒控制方法，如H2、H∞、LMI、μ分析等。

鲁棒控制

Robust Place Recognition using an Imaging Lidar.pdf

matlab代码粒子群算法鲁棒粒子群优化RPSO 这是国防科学技术大学数学与系统科学系的博士生罗强写的一种用于RPSO的简单Matlab算法。 它对任何学术用户都是免费的，但是请注意，不能保证没有错误。 热烈欢迎对这种算法的理论或应用进行任何讨论。 如果您使用此代码，请引用以下文章： 罗强东怡鲁棒粒子群优化的共同发展框架。 应用数学与计算，2008，199（2）：611-622。 如何使用？ 核心算法在PSOed200.m中编码，从而最大程度地减少了给定的目标函数。 在此程序中已开发了四个算法（SPSO，LPSO，FPSP，RPSO），可以通过指定不同的AlgPara来调用。 myFun.m中已实现了许多目标功能。 如果要在程序中包含自己的目标函数，请简单地尝试将函数的代码添加到myFun.m中，作为“开关”的另一个“例”。 主要算法在runPSO.m中，其中显示了如何调用PSOed200的函数。 只需使用不同的参数调用PSOed200.m。 对应的电子邮件：