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Linear Quadratic Regulator

[AD] Tracking Controller 성능 비교(MPC, PPC, PID, LQR, Stanley)
Autonomous Driving 2022. 9. 1. [AD] Tracking Controller 성능 비교(MPC, PPC, PID, LQR, Stanley) Author: Joonhee Lim Date: 2022/09/01 논문: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=9517448 0. Motivation 자율주행에서 내가 관심 있는 Motion Planning 혹은 Tracking Controller(사실 내가 이거까지 해야하나 싶지만)에 대해 공부하다가 문득 Tracking 알고리즘 중 괜찮은 모델은 무엇일까라는 생각이 들어 Tracking Algorithm의 성능을 비교한 논문에 대해서 잠시 읽어보았다. 결론부터 말하자면 MPC > LQR > Stanley > PPC 였다. 1. Results The Linear Quadratic Regulator controller has an explicit ..
[AD] MPC(Model Predictive Control) VS LQR(Linear Quadratic Regulator)
Autonomous Driving 2022. 8. 14. [AD] MPC(Model Predictive Control) VS LQR(Linear Quadratic Regulator) Author: Joonhee Lim Date: 2022/08/14 출처: https://www.quora.com/Whats-the-difference-between-constrained-LQR-and-MPC 앞에서 MPC와 LQR에 대한 정리를 진행하였다. 하지만 그래서 둘이 뭐가 다르고 언제 어떻게 쓰는건데? 에 대한 대답은 명시되어 있지 않았다. 그래서 여기에 쓸 거임 0. General Optimal Control 일반적인 최적제어의 목적이다. Optimal Control은 그저 Cost Function을 최소화시킬 수 있는 입력 u를 찾는 것을 목적으로 한다. General한 Optimal Control은 선형 시스템이라는 제한이 붙지 않는다. 1. Linear Quadratic Regulator..
[AD] LQR(Linear Quadratic Regulator)란 무엇일까?
Autonomous Driving 2022. 8. 14. [AD] LQR(Linear Quadratic Regulator)란 무엇일까? Author: Joonhee Lim Date: 2022/08/14 출처: https://sunggoo.tistory.com/68?category=979705 0. Linear Quadratic Regulator 지난번에는 최적제어의 한 가지 방법인 MPC에 대해서 배워보았다. u라는 제어 입력과 현재 State x를 이용하여 미래의 State와 제어입력을 예측 및 계획하고 출력 y가 Reference Spot에 가까이 잘 계획되었는지 피드백하고 다시 계획을 진행한 MPC.. LQR과 어떤 차이가 있을까? 최적 제어의 목적은 다음과 같은 시스템과 초기 조건이 주어졌을 때 다음과 같은 Cost Function 을 최소화하는 입력 을 찾는게 목적이다. Principle of optimality에 따라 한 문제..

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