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反向控制策略。

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简介：
反演控制法（Backstepping Control）是一种用于设计非线性系统的强大方法，其核心在于通过引入虚拟控制量，将原本复杂且非线性的系统巧妙地分割成一系列更为简易、阶数较低的子系统。随后，精心挑选合适的李雅普诺夫函数，以确保整个系统的稳定性得到保障。接着，逐步推导出最终的控制律以及参数自适应律，从而能够对系统进行精确且全面的控制与整体调节，最终达成对复杂非线性系统的有效管理。

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  • 反向学习策略的MATLAB源码-ocrl_hw2: ocrl_hw2
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    反向学习策略的MATLAB源码-ocrl_hw2项目提供了一套实现反向传播算法在神经网络训练中的MATLAB代码，适用于深度学习教育和研究。 反向学习策略的MATLAB代码更新通知：最新稳定版本将于3月9日晚上11:30发布，请在该时间之后将所有问题直接发送至Piazza平台，并确保在此之前已进行克隆或分叉操作。 课程名称为“最佳控制与信息学习”，作业2的截止日期是3月27日。本次作业的目标是在遵守Ackermann系统动力学（非完整约束）及速度、加速度和转向角限制的前提下，生成一种本地策略，在最短时间内将该系统引导至一系列航点(x,y,theta)。 此项任务不限制使用何种最佳控制/强化学习/规划或机器学习方法来完成。作业需要在机器人操作系统(ROS)与Gazebo仿真环境中进行设置。具体软件要求如下：Ubuntu14.04版本及以上，ROS Indigo版本及以上以及Gazebo 7版本以上。 为了开始这项任务，请在catkin工作区中获取本课程的存储库，并建议将其放置于~/catkin_ws/src/路径下（当然也可以使用其它有效的catkin workspace源文件夹）。我们推荐您分叉并克隆代码，因为您会用到这部分代码。此外还可能需要安装一些ROS软件包：effort_controllers和joint_state_publisher等。
     
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