自动驾驶——最优控制算法里卡提方程推导【连续系统】

news2024/10/7 7:23:42
1. Why use the Riccati equation?

Q、R就是需要设计的半正定矩阵和正定矩阵。考虑根据实车的情况去标定此参数,从理论和工程层面去理解,如果增大Q、减小R,则此时控制系统响应速度比较快速(比较剧烈),直观反映方向盘打得又快幅度又大。如果增大R减小Q,则此时控制系统的响应速度慢,方向盘打得比较慢(比较温柔)。
我们已经知道目标函数和约束,此时有个问题,就是需要根据目标代价函数求解出控制率K,就是所谓黎卡提方程,我们根据大名鼎鼎的里卡提方程求解控制率K。

2. Proof of Riccati Equation for Continuous System

笔者针对于连续系统得黎卡提方程进行了推导证明。
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关于证明过程,其实可以理解为为了证明这个里卡提方程,去拼凑,然后证明出这个结论。

考虑到实际系统都是离散系统,还需证明离散系统得里卡提方程,参见我另一篇文章自动驾驶——离散LQR的黎卡提方程Riccati公式推导与LQR工程化。

3. Rerfenece
  1. LQR控制算法推导以及简单分析

  2. 自动驾驶-LQR工程实现(调研)

  3. 自动驾驶-最优控制方法LQR的C语言工程实现【附Github源码链接】

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