里卡提方程(Riccati Equation)例子

里卡提方程(Riccati Equation)

里卡提方程(Riccati Equation)在人形机器人控制中有重要的应用,特别是在最优控制和估计问题中。里卡提方程主要用于求解线性二次型调节器(LQR, Linear Quadratic Regulator)和卡尔曼滤波器(Kalman Filter)。这些方法有助于提高机器人控制的稳定性和性能。

里卡提方程简介

离散时间里卡提方程的一般形式为:
在这里插入图片描述

线性二次型调节器(LQR)

LQR 是一种经典的最优控制方法,通过求解里卡提方程来最小化控制系统的性能指标。对于给定的线性系统:
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卡尔曼滤波器

卡尔曼滤波器用于最优状态估计问题,通过求解里卡提方程来计算最优估计增益。对于线性系统:
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其中 w 和 v 是过程噪声和测量噪声。卡尔曼滤波器的目标是最小化估计误差的协方差矩阵,通过求解以下离散时间里卡提方程:

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