# 基于Matlab使用LQR实现车辆轨迹跟踪
1. 建立关于控制的误差微分方程
$\dot{e_{rr}}=Ae_{rr}+Bu$
2. 离散化
$e_{rr(k+1)}=\bar{A}e_{rr(k)}+\bar{B}u_{(k)}$
3. 迭代求解Raccati方程
$P_{k+1} = Q+\bar{A}^TP_{k}\bar{A}-\bar{A}^TP_{k}\bar{B}(R+\bar{B}^TP_{k}\bar{B})^{-1}\bar{B}^TP_{k}\bar{A}$
4. LQR求得的最优控制律u是关于状态量的线性函数
$K=(R+\bar{B}^TP\bar{B})^{-1}\bar{B}^TP\bar{A}$
$u_k=-Ke_{rr(k)}$
在参考资料1的基础上修正部分错误,优化代码,演示算法。
![跟踪效果](./imgs/1.png)
![横向误差](./imgs/2.png)
## 参考
1. [B站小黎](https://www.bilibili.com/video/BV1GN411X74z/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=be5bd51fafff7d21180e251563899e5e)
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# 基于Matlab使用LQR实现车辆轨迹跟踪 1. 建立关于控制的误差微分方程 $\dot{e_{rr}}=Ae_{rr}+Bu$ 2. 离散化 $e_{rr(k+1)}=\bar{A}e_{rr(k)}+\bar{B}u_{(k)}$ 3. 迭代求解Raccati方程 $P_{k+1} = Q+\bar{A}^TP_{k}\bar{A}-\bar{A}^TP_{k}\bar{B}(R+\bar{B}^TP_{k}\bar{B})^{-1}\bar{B}^TP_{k}\bar{A}$ 4. LQR求得的最优控制律u是关于状态量的线性函数 $K=(R+\bar{B}^TP\bar{B})^{-1}\bar{B}^TP\bar{A}$ $u_k=-Ke_{rr(k)}$
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