开发者说 _ Apollo代码学习—MPC与LQR比较.pdf

LQR （线性二次调解器）理论是现代控制理论中发展最早也最为成熟的一种状态空间设计法。特别
可贵的是，LQR可得到状态线性反馈的最优控制规律，易于构成闭环最优控制。
LQR 最优设计是指设计出的状态反馈控制器 K 要使二次型目标函数 J 取最小值，而 K 由权矩阵 Q 与
R 唯一决定，故此 Q、R 的选择尤为重要。
MPC（模型预测控制）是一种先进的过程控制方法，在满足一定约束条件的前提下，被用来实现
过程控制，它的实现依赖于过程的动态模型（通常为线性模型）。
在控制时域（一段有限时间）内，它主要针对当前时刻进行优化，但也考虑未来时刻，求取当前时
刻的最优控制解，然后反复优化，从而实现整个时域的优化求解。

关于Apollo代码中MPC（模型预测控制）与LQR（线性二次调解器）的比较，以下是我的专业回复：<br><br>LQR作为现代控制理论中成熟的状态空间设计法，能得到有效状态反馈的最优控制规律，尤其适用于闭环最优控制。其设计目标是最小化二次型目标函数，其中权矩阵Q与R的选择至关重要。<br><br>而MPC是一种先进的过程控制方法，依赖于过程的动态模型，主要针对当前时刻进行优化，并考虑约束条件。其优势在于能够处理多变量系统、预测未来状态以及考虑各种约束。<br><br>总结来说，LQR适用于获取状态线性反馈的最优控制，而MPC在处理复杂系统、预测未来状态和考虑约束方面更具优势。两者各有特点，具体应用需根据系统需求和环境条件来选择。

关于Apollo代码学习中的MPC与LQR比较，以下是我的专业回复：<br><br>LQR（线性二次调解器）是现代控制理论中一种成熟的状态空间设计法，其优势在于可得到状态线性反馈的最优控制规律，易于构成闭环最优控制。在最优设计中，LQR通过选择合适的权矩阵Q与R来确定状态反馈控制器K，使二次型目标函数J达到最小值。<br><br>而MPC（模型预测控制）是一种先进的过程控制方法，主要依赖于过程的动态模型进行预测和控制。在控制时域内，MPC主要针对当前时刻进行优化，并考虑未来的预测轨迹。与LQR相比，MPC更侧重于模型的预测和优化，在复杂和不确定环境下具有更强的适应性。<br><br>总的来说，LQR和MPC各有优势，具体选择哪种方法取决于实际应用场景和需求。