自动驾驶——最优控制算法(LQR）工程化总结

1. Summary

时隔一年，从写下第一篇博文自动驾驶-LQR工程实现（调研），到近段时间，真正在我们的控制器上运行最优控制算法（LQR），一步一个脚印，从开始只是知道其“控制理论”的阶段、再到对着一堆网上的资料和公式一筹莫展不知何着手、再到初步实现了LQR算法的开发（但是使用的扭矩环控制，控制的不好，而且由于各种原因被delay。。。。迟迟无法落地。。。）。

直到大上个星期，泊车平台有此最优控制算法LQR研发需求，笔者又重新了开始了最优控制算法的研发，用时一个周时间完成了代码的编写和仿真测试，然后再用一周时间进行实车最优控制算法验证与调试，取得了很大的进展，由于执行器是转角控制的，这无疑少了很多的工作量。

笔者是对记忆泊车巡航阶段使用最优控制算法LQR，通过对控制参数Q和R等参数进行标定达到了我预期的要求。从控制效果上看，个人认为要比PID好一些；而且控制参数匹配要容易些；方向盘也比PID算法要稳的多。

有一些遇到的具体性能问题的需要做的处理方法，比如matrix_update_q、超前滞后补偿器等控制策略啊，就不具体说了，毕竟工程化还是比较复杂的，还要调整针对不同的系统（被控对象）相应的调整控制参数。

下一阶段计划——MPC控制器工程化研究。

2. My Related Works：

1. 自动驾驶-动力学模型-状态空间法A矩阵----c语言实现【附Github源码链接】
2. 自动驾驶-LQR工程实现（调研）
3. 自动驾驶-最优控制方法LQR的C语言工程实现【附Github源码链接】
4. 20220814-LQR算法实施落地
5. 自动驾驶——离散系统LQR的黎卡提方程Riccati公式推导与LQR工程化
6. 自动驾驶—连续系统LQR最优控制的黎卡提方程推导
7. 自动驾驶——车辆动力学模型
8. 自动驾驶——自动控制方法总结

20230826

鞠春宇