线性二次型调节器(LQR)举例

线性二次型调节器(LQR)

线性二次型调节器(LQR)是一种用于最优控制的问题,其中目标是通过最小化某个代价函数来找到最优控制策略。LQR特别适用于线性系统。为了在人形机器人上应用LQR进行建模,主要步骤包括建立系统模型、定义代价函数以及求解最优控制律。以下是详细步骤:

1. 系统建模

首先,建立人形机器人的线性状态空间模型。一般形式如下:
在这里插入图片描述
其中,x(t) 是状态向量,u(t) 是控制向量,A 是系统矩阵,B 是输入矩阵,C 是输出矩阵,D 是直接传输矩阵。

2. 定义代价函数

LQR的目标是最小化以下二次型代价函数:
在这里插入图片描述

3. 求解Riccati方程

为了找到最优控制律,需要求解Riccati方程:
在这里插入图片描述
通过求解此方程可以得到矩阵 P。

4. 最优控制律

最优控制律为:

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