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基于车辆运动学模型的LQR分析与推导总结

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简介:
本文深入探讨了线性二次型调节器(LQR)在车辆运动控制中的应用,通过建立精确的车辆运动学模型,详细分析并推导了优化控制策略,为提升车辆动态性能提供了理论依据。 基于车辆运动学模型的LQR总结与分析推导首先涉及对离散误差状态空间方程的详细探讨,并在此基础上进行横向LQR控制分析及其推导过程。随后,文章还概述了全状态反馈控制系统以及针对LQR的具体分析和公式推演。 对于黎卡提方程求解方法中提到的一种循环迭代技术如下: 1. 初始设定等式右边P_old为矩阵Q。 2. 计算新的值作为P_new。 3. 比较P_old与P_new,若两者之间的差异小于预设阈值,则认为等式的两边已经相等;否则继续将当前的P_new赋给P_old,并重复上述步骤直至满足条件。

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客服
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  • LQR
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    本文深入探讨了线性二次型调节器(LQR)在车辆运动控制中的应用,通过建立精确的车辆运动学模型,详细分析并推导了优化控制策略,为提升车辆动态性能提供了理论依据。 基于车辆运动学模型的LQR总结与分析推导首先涉及对离散误差状态空间方程的详细探讨,并在此基础上进行横向LQR控制分析及其推导过程。随后,文章还概述了全状态反馈控制系统以及针对LQR的具体分析和公式推演。 对于黎卡提方程求解方法中提到的一种循环迭代技术如下: 1. 初始设定等式右边P_old为矩阵Q。 2. 计算新的值作为P_new。 3. 比较P_old与P_new,若两者之间的差异小于预设阈值,则认为等式的两边已经相等;否则继续将当前的P_new赋给P_old,并重复上述步骤直至满足条件。
  • 七自由度
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    本研究专注于开发和应用具有七个自由度的高级车辆模型,以深入分析汽车的动力学特性。通过精确模拟包括侧倾、俯仰及偏航在内的多维度运动状态,该模型能够为车辆设计提供全面且精准的数据支持,进而提升道路安全性和驾驶性能。 七自由度车辆模型通过输入车轮制动驱动转矩来获得车辆状态,这对于学习车辆模型和理解车辆动力学非常有用。
  • MATLAB二自由度
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    本研究构建了基于MATLAB环境下的二自由度车辆动力学及运动学仿真模型,旨在深入分析和预测汽车在不同工况下的行驶特性。该模型综合考虑了纵向、侧向动力学因素以及转向系统的影响,为车辆控制系统的设计与优化提供了理论依据和技术支持。 二自由度车辆动力学模型内容非常实用,对建模的讲解十分深刻。
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  • 第九讲:(一)
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    本讲座为车辆工程系列课程之一,着重介绍车辆运动学和动力学的基本理论与分析方法,内容涵盖速度、加速度等参数对车辆性能的影响。 智能汽车路径规划与轨迹跟踪系列算法精讲及Matlab程序实现 时间:2021年3月 创作者:Ally 第9讲 车辆运动学和动力学模型学习课程大纲目录轨迹跟踪控制算法
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    本项目基于MATLAB开发,构建了2DOF车辆运动学模型(即自行车模型),旨在精确计算和预测车辆在二维空间内的动态位置与轨迹。 基于方向盘角度和纵向速度的2DOF车辆运动学模型。
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    本资源提供了一个基于Matlab的汽车动力学模型,重点研究二自由度车辆的动力学特性及其运动响应。适用于学术研究和工程应用。 车辆动力学研究的是汽车在各种行驶条件下的性能表现,主要关注其运动特性、稳定性和操控性。“vehicle-dynamics-model.rar_matlab 动力学_vehicle model _二自由度汽车_动力学”压缩包内包含了一个使用MATLAB Simulink实现的简化模型。该模型仅考虑了两个关键自由度——横向(侧滑)和纵向(前进),便于分析与理解。 为了更好地理解这个二自由度模型,我们需要知道,在实际车辆中存在多个自由度,包括垂直、横向和纵向运动及旋转等。但此简化的二自由度模型只保留了沿行驶方向的加速以及围绕垂直轴的侧滑两个关键因素,这使得计算更为简化的同时仍能捕捉到大部分动态行为特征。 在MATLAB Simulink环境中可以构建交互式仿真模型来模拟这些运动。Simulink是一个图形化建模工具,允许用户通过连接不同的模块来建立和分析动态系统模型。对于车辆动力学来说,可能包含以下关键部分: 1. 输入模块:包括驾驶员输入如油门、刹车及转向角度等影响因素。 2. 动力系统模块:这通常涉及发动机以及传动系统的建模,用于计算驱动力及其传递至车轮的过程。 3. 悬挂和轮胎模型:这部分考虑了路面不平度对车辆运动的影响,以及轮胎与地面的相互作用力。 4. 车辆动力学方程模块:将二自由度的动力学方程式转换为Simulink可以处理的形式。 5. 输出模块:提供如速度、侧滑角度和加速度等性能指标。 通过仿真分析,我们可以了解车辆在不同工况下的动态响应情况,例如急加速、紧急刹车或快速转弯时的稳定性。这对于优化汽车设计以及开发先进的控制策略(比如防抱死制动系统ABS及电子稳定程序ESP)至关重要。 尽管二自由度模型简化了问题复杂性,在实际应用中仍能捕捉到许多关键车辆动态行为特征。但针对更高级别的分析,如极端条件下的车辆表现或轮胎打滑情况,则可能需要考虑更多自由度的模型。不过对于初学者来说,这个简化的模型有助于理解基本原理,并可作为进一步研究的基础。 此MATLAB Simulink实现的二自由度车辆动力学模型为学习和探究汽车动态特性提供了实用平台。通过深入的研究与参数调整,工程师及研究人员能够更好地了解车辆行为并探索提升性能的新方法。
  • 物理建机理
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    本研究聚焦于车辆动力学领域的物理模型构建及机理探讨,旨在通过深入剖析车辆运动特性,提升汽车设计与性能优化水平。 车辆动力学模型可以根据自由度分为不同等级: - **二自由度模型**:仅包括侧向与横摆两个维度。 - **七自由度模型**:涵盖纵向位移、横向位移及四个车轮的转动,同时考虑了车身姿态变化和整车横摆角速度。 - **十一自由度模型**:在七自由度的基础上增加了俯仰运动以及前轮转角的影响。 此外,根据车辆受力方向可以将动力学分为横向和纵向两部分。通常情况下,这两者会解耦进行研究: - 纵向控制通过调整轮胎的旋转速度来实现对车速的有效监控; - 横向控制则依赖于改变前轮的角度以确保路径准确无误。 车辆动力学模型是自动驾驶及车辆控制系统中的核心理论基础。它描述了汽车在各种行驶条件下的动态行为,不同自由度级别的模型关注点各不相同。 二自由度模型主要处理侧向和横摆运动,适合初步理解转弯时的车身反应;而七、十一自由度模型则更加全面地考虑到了纵向、横向及俯仰等多维度变化。这些细节对于精确控制与轨迹跟踪至关重要。 在建模过程中,为了平衡计算效率与精度,通常会采用单轨模型简化车辆结构:即忽略前后轮的具体区别,并假设只有前轮能够转向。这种简化的基础在于牛顿第二定律的应用——质心处的横向加速度由侧向运动和横摆产生的离心力共同决定;同时,轮胎在地面作用下的滑移特性也是建模的重要因素。 车辆动力学的状态空间方程定义了各状态变量(如位置、速度及角位移)随时间的变化规律。这些方程式是设计模型预测控制器的基础,并且通过它们可以预判特定输入条件下的动态响应情况,从而优化轨迹跟踪控制性能并减少偏差。 为了实现精准的横向路径追踪,需要建立误差状态空间方程来描述横摆角度、速度及加速度等变量间的差异变化。通过对这些误差进行积分与微分处理,可以获得更详细的定位和姿态信息,并据此设计控制器以改善整体的跟踪精度。 总之,车辆动力学模型在自动驾驶技术中扮演着至关重要的角色,它帮助我们理解和操控汽车的动态特性,从而支持实现更加精确且安全的道路行驶性能。通过不断改进这些模型并优化控制策略,可以显著提升整个系统的可靠性和表现力。
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    本项目利用MATLAB开发了一种高效的运动目标分割及车辆检测算法。通过背景差分和平均模型相结合的方法实现对视频流中的动态物体进行精准识别,核心代码文件名为MovingDetect.m。 前几天写的关于Matlab的运动目标分割车辆检测平均建模背景差分的代码算法比较简单,现在分享一下,并作为备份使用。重写后的文字如下: 前几天编写了有关在Matlab中实现基于背景差分法进行运动目标分割及车辆检测的简单算法,现将其分享出来以作备忘之用。
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