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RSS订阅原创 numpy中的identity()、eye()与concatenate()
numpy.identity(n, dtype = None)：返回一个n阶的二维单位方阵（即主对角线元素均为1）。n：int型，代表返回的矩阵的行数和列数都是n。dtype：数组元素的类型，默认为float64。
2023-11-22 16:10:07
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原创 MPC---模型预测控制设计及基于CARLA的Python代码实现
理解MPC的概念与设计思路，构建MPC对应的二次规划的代价函数形式（系统状态变量的初始状态是已知的，只与控制有关）。然后求解使得代价函数J最小的控制，取向量的k时刻预测的u就是使得误差渐渐趋于0的最优控制。
2023-11-14 21:59:39
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原创 最优控制问题
总结：最优控制问题就是先将问题给数学化，通过问题来得到系统的状态空间方程，然后设计控制器（这个控制器就可以用LQR或者MPC）能够得到通过输入误差（系统的变量与目标变量的差）来得到控制量u，得到的控制量u能够使设计的代价函数J最小。
2023-11-09 21:09:38
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原创 自动驾驶控制算法---横向控制（MPC/LQR）和纵向控制（PID算法及基于CARLA的Python代码实现）
基于规划的的轨迹，连接相应的横向控制与纵向控制接口即完成控制的目的。实现PID纵向速度控制，完成代码编写。
2023-11-07 17:40:57
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原创 自动驾驶控制算法---离散规划轨迹的误差
通过离散的规划点来近似计算出投影点的信息，然后代入误差的计算公式得到的值，代入控制公式算出使误差趋于0的控制量。
2023-11-03 21:36:25
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原创 自动驾驶控制算法---求解误差微分方程（LQR算法及基于CARLA的Python代码实现）
使用LQR算出反馈控制的k值，然后利用k去算出前馈控制，此时施加控制u就满足误差稳态是0的控制要求了。
2023-11-01 21:25:02
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空空如也
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