目录标题0.本系列目的理解六个问题运用一阶倒立摆matlab+simscapemultibody实现简单的轮足模型（二阶倒立摆）1理解LQR写在前面Q1:LQR控制的是什么Q2:LQR的适用场景与形式Q3:LQR的变量、输入、输出Q4:LQR的解决思路Q4.1LQR控制器设计步骤：Q5:LQR中做出的...假设？反馈矩阵K的推导*怎么理解u=-Kx稳定性分析可控性分析✨matlab实现LQR可视化模型介绍物理模型状态方程模型代码运行结果Q单位阵，R=10Q为eig(10,1,10,1)，R=1Q6:稳态误差相关控制回答一：Q后加常数回答二：加入积分项【LQI】下一期指路参考文档0.本系列目的理

前言之前做了有关于系统辨识以及配置极点来控制系统响应的相关内容，那些相当于是打开了一个新世界的大门，在此基础上，一直想学习一下最优控制的相关内容，并应用在项目上，因此，学习了相当长的时间，然后搭建模型，不过越来越感到，我学习到的也只是控制世界的冰山一角，话不多说，开始记录搭建模型的步骤。传递函数转化到状态空间首先，我可以辨识出系统的传递函数，需要转化成状态方程，这里我稍微记录了一下由传递函数转换到状态空间的步骤：以上是随便举了一组数据手算的，之后使用Matlab验证，Matlab是有这种转换函数可以直接调用的：%*****************************************

本文讲解线性二次优化器LQR的原理和C++的代码实现，同时在CARLA-ROS联合仿真环境验证算法效果。文章目录前言一、LQR的原理1.1一个小例子1.2黎卡提方程求解LQR问题二、车辆动力学模型2.1自行车模型2.2基于LQR的轨迹追踪三、LQR代码总结前言本文讲解线性二次优化器LQR的原理和C++的代码实现，同时在CARLA-ROS联合仿真环境验证算法效果一、LQR的原理1.1一个小例子举一个通俗易懂的关于LQR原理的小例子，假设从家里要去公司，现在有如下几种交通方式以及花费的时间和交通成本如下表所示：那么哪种方式是最佳的方式去公司呢？我们定义代价CostJ=Q*time+R*money；

现代控制理论课程实验三：一阶倒立摆的LQR控制器设计一、实验目的二、实验设备与软件三、实验原理3.1、被控对象模型及其线性化3.2、时不变线性连续系统的状态反馈控制与线性二次型最优控制LQR3.3、实验平台的基本原理与使用指南四、实验内容4.1、MATLAB仿真结果4.2、MATLAB程序如下4.2.1、判断系统的能控与能观性4.2.2、求系统的极点4.2.3、进行极点配置4.3、线性二次型最优控制LQR求出配置极点五、实验室运行结果六、实验总结一、实验目的1、理解并掌握线性状态反馈控制的原理和方法；2、理解并掌握LQR控制器设计方法；3、练习控制性能比较与评估的方法。二、实验设备与软件实验设

1、在MATLABC具箱里，有特别提供的函数reg()来求解LQGR优控制。函数的调用格式为:rsys=reg（sysK,L）其中，输入参量sys为系统的状态空间模型;K为由函数lqr()求得的最优状态反馈增益矩阵;L为函数lqe()求得的Kalman滤波器状态估计增益矩阵。2、函数lqr()K=lqr(A,B,Q,R)%状态反馈控制增益矩阵%新的状态空间模型Ac=[(A-BK)]Bc=[B]Cc=[C]Dc=[D]sys_cl=ss(Ac,Bc,Cc,Dc)%系统函数建立%常用的响应输出格式%t=0:0.01:5;%r=0.2ones(size(t));%[y,t,x]=lsim(sys_c

1、在MATLABC具箱里，有特别提供的函数reg()来求解LQGR优控制。函数的调用格式为:rsys=reg（sysK,L）其中，输入参量sys为系统的状态空间模型;K为由函数lqr()求得的最优状态反馈增益矩阵;L为函数lqe()求得的Kalman滤波器状态估计增益矩阵。2、函数lqr()K=lqr(A,B,Q,R)%状态反馈控制增益矩阵%新的状态空间模型Ac=[(A-BK)]Bc=[B]Cc=[C]Dc=[D]sys_cl=ss(Ac,Bc,Cc,Dc)%系统函数建立%常用的响应输出格式%t=0:0.01:5;%r=0.2ones(size(t));%[y,t,x]=lsim(sys_c