"基于LQR算法的自动驾驶控制：动力学跟踪误差模型的C++纯代码实现与路径跟踪仿真",自动驾驶控制-基于动力学跟踪误差模型LQR算法C++纯代码实现，百度apollo横向控制所用模型。 代码注释完整，可以自己看明白，也可以付费提供代码和算法原理讲解服务。 通过C++程序实现的路径跟踪仿真，可视化绘图需要安装matplotlibcpp库，已经提前安装好包含在头文件，同时需要安装Eigen库，文件内也含有安装教程。 可以自定义路径进行跟踪，只需有路径的X Y坐标即可，替下图中框框标出来的地方路径就可以了。 图片是双移线和一些自定义的路线仿真效果。 ,自动驾驶控制; LQR算法; C++纯代码实现; 动力学跟踪误差模型; 横向控制; 路径跟踪仿真; matplotlibcpp库; Eigen库; 自定义路径跟踪; 图片仿真效果,C++实现LQR算法的自动驾驶路径跟踪控制代码

内容概要：本文详细介绍了在Carsim和Simulink联合仿真环境中，利用线性二次型调节器（LQR）算法进行自动驾驶车辆横向控制的方法和技术细节。首先，通过MATLAB函数实现了LQR的设计，重点讨论了状态方程和二次型代价函数的应用，特别是针对不同车速条件下的时变处理。接着，文章深入探讨了状态变量的选择、权重矩阵Q和R的配置以及速率限制器的设置，强调了这些因素对控制系统性能的影响。此外，还提到了一些调试技巧和常见问题的解决方案，如数值稳定性和模型线性化。最后，通过多个实际案例展示了LQR算法的有效性和优越性，特别是在高速变道和紧急情况下的表现。 适合人群：从事自动驾驶研究的技术人员、汽车工程领域的研究人员、对控制理论感兴趣的高级工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解自动驾驶横向控制原理的研究人员和技术开发者，旨在帮助他们掌握LQR算法的具体实现方法，提高车辆路径跟踪的精确度和平顺性。 其他说明：文中提供了大量MATLAB代码片段和调试建议，有助于读者更好地理解和应用所介绍的技术。同时，文章还分享了一些实战经验和教训，为相关项目的实施提供宝贵的参考。

基于LQR算法的独立四轮驱动横摆角速度控制模型与资料解析，入门必备，对比MPC和SMC算法的首选模板,基于LQR算法的横摆角速度控制技术研究：四轮独立驱动与动力学模型分析，稳定性因素考虑，与其他算法对比说明,四轮独立驱动横摆角速度控制，LQR 基于LQR算法的 基于二自由度动力学方程，通过主动转向afs和直接横摆力矩dyc实现的横摆角速度跟踪 ，模型包括期望横摆角速度，质心侧偏角，稳定性因素，lqr模块等模块，作为lqr入门强烈推荐。 还有详细的lqr资料说明，可以作为基本模板，和其他算法（mpc smc）做对比等 ,四轮独立驱动;横摆角速度控制;LQR算法;二自由度动力学方程;主动转向afs;直接横摆力矩dyc;横摆角速度跟踪;lqr模块;稳定性因素;算法对比。,基于LQR算法的车辆横摆角速度控制系统设计与研究

【LQR算法学习】[视频参考B站DR_CAN].md

做电赛培训的时候做的一个倒立摆系统，实测可用，起摆迅速，倒立稳定

国外某大佬使用lqr算法的自平衡三棱柱资料（自动起摆）.rar