# 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.zip
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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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基于Matlab使用LQR实现车辆轨迹跟踪.zip (38个子文件)
LQR
path_LQR.mat 2KB
path_S.mat 11KB
latError_LQR.mat 1KB
.git
index 798B
HEAD 23B
refs
heads
master 41B
tags
remotes
origin
HEAD 32B
objects
pack
pack-e33bd23b45a463c2607cb8bf74b04287fef8323a.rev 140B
pack-e33bd23b45a463c2607cb8bf74b04287fef8323a.pack 107KB
pack-e33bd23b45a463c2607cb8bf74b04287fef8323a.idx 2KB
info
description 73B
packed-refs 114B
FETCH_HEAD 92B
info
exclude 240B
logs
HEAD 175B
refs
heads
master 175B
remotes
origin
HEAD 339B
hooks
post-update.sample 189B
sendemail-validate.sample 2KB
prepare-commit-msg.sample 1KB
commit-msg.sample 896B
pre-receive.sample 544B
update.sample 4KB
pre-commit.sample 2KB
pre-rebase.sample 5KB
applypatch-msg.sample 478B
fsmonitor-watchman.sample 5KB
push-to-checkout.sample 3KB
pre-applypatch.sample 424B
pre-push.sample 1KB
pre-merge-commit.sample 416B
config 356B
main.m 5KB
CircleGen.m 324B
path_Circle.mat 14KB
imgs
1.png 51KB
2.png 32KB
README.md 782B
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凉亭下
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