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北极星!
最迷人的地方不是远方,而是在这里却没有欣赏到此刻的美丽—北极星!
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2022年6月11日
自动驾驶决策规划算法第二章第三节(上) 动态规划
摘要:
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posted @ 2022-06-11 20:15 北极星!
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2022年6月10日
自动驾驶决策规划算法第二章第二节(中) 参考线模块
摘要:
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posted @ 2022-06-10 14:39 北极星!
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2022年5月26日
Bazel使用
摘要: Bazel使用之基本流程
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posted @ 2022-05-26 15:06 北极星!
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2022年5月21日
七自由度车辆模型
摘要: 车轮模型中:根据制动力/驱动力得到力矩结合车轮的转动惯量得到车轮角速度 七自由度车辆模型浅谈 魔术公式轮胎模型建立与仿真 七自由度车辆模型搭建 七自由度车辆模型优化
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posted @ 2022-05-21 16:16 北极星!
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2022年5月20日
横纵向控制耦合问题
摘要: Reference:智能车辆运动控制研究综述 对于无人驾驶运动控制而言,车辆的纵向运动与侧向运动间的耦合效应[78-79]包括三类: 运动学耦合指的是由于车轮转向角的存在,转向轮侧偏力在纵向的分量会影响纵向运动,同时侧向运动也受纵向速度影响; 轮胎力耦合是指轮胎侧向力和纵向力之间相互作用,两者合力受
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posted @ 2022-05-20 10:48 北极星!
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2022年5月8日
KKT条件(不等式约束优化)
摘要: 当约束加上不等式之后,情况变得更加复杂,首先来看一个简单的情况,给定如下不等式约束问题: 对应的 Lagrangian 与图形分别如下所示: 这时的可行解必须落在约束区域 g(x)之内,下图给出了目标函数的等高线与约束: 由图可见可行解 x 只能在 g(x)<0 或者 g(x)=0 的区域里取得:
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posted @ 2022-05-08 18:42 北极星!
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拉格朗日乘子法
摘要: 等式约束优化 当目标函数加上约束条件之后,问题就变成如下形式:目标函数和约束 约束条件会将解的范围限定在一个可行域,此时不一定能找到使得 ∇xf(x)为 0 的点,只需找到在可行域内使得 f(x) 最小的值即可,常用的方法即为拉格朗日乘子法,该方法首先引入 Lagrange Multiplier α
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posted @ 2022-05-08 15:46 北极星!
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2022年5月7日
为什么PID控制很少用D?
摘要: 原因一:三个参数使得调节难度骤增。 如果PI调节有x*x种可能组合,那么PID就有x*x*x种可能组合。 原因二:PI控制往往能取得较好效果。 实际过程大多可用过阻尼非震荡过程描述,因此如果参数整定合适,PI控制就可以取得较好效果。 原因三:微分环节容易引进高频测量噪声。 微分环节的传递函数形式为:
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posted @ 2022-05-07 18:51 北极星!
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PID 不能控制哪些系统?
摘要: 外界扰动经过反馈回路后,会产生一个附加扰动,试想如果附加扰动能抵消外界扰动,那扰动不就消除了嘛,这也是PID反馈控制能压制外界扰动的原理。 PID不足 反馈控制器有个重要的衡量指标:抗干扰能力。但若外界干扰过大,PID就不能全部压下来,这个时候就得依靠前馈补偿。 如果外界扰动是10,我们前馈补偿可以
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posted @ 2022-05-07 18:49 北极星!
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2022年5月5日
矩阵正定、负定、半正定、半负定
摘要: 矩阵正定 对于实对称矩阵正定《==等价条件==》非任意零实系数向量z,>0 对于埃尔米特矩阵(复数共轭对称矩阵)正定《==等价条件==》于任意非零复数向量z, ==等价条件== 矩阵的所有特征值都是正的; 顺序主子式大于零 对任意非零向量x, x’Ax > 0. 矩阵负定、半定、不定 为埃尔米特阵,
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posted @ 2022-05-05 14:02 北极星!
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