パラメータ推定（２）カルマンフィルター - Qiita
はじめに パラメータ推定（１）では，線形最小二乗法によるパラメータ推定について述べてみました．今回は拡張カルマンフィルター（EKF：Extended Kalman Filter）と呼ばれる手法によるパラメータ推定について書きます． 線形最小二乗法は非常に使いやすい推定法ですが，その欠点として 微分値の計算が厄介（別途フィルタリングの設計などが必要） 非線形システムに対応してない などがあります．これをEKFで解決します． ※カルマンフィルターの概要を書いていたらだいぶ長くなってしまったのですが，流れをまとめると モデル化と状態方程式：カルマンフィルターは状態方程式に基づいて設計されので，まずはここから． 離散化とノイズ：これらが加わったときにシステムがどうのように記述されるか，について カルマンフィルタのアルゴリズム：一応書いた方がいいかなと思ったのですが，ほかの方が書いている記事の方が分
モデル予測制御（MPC）による軌道追従制御 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最近いろいろなところで「MPCって性能いいらしいよ」と聞くようになりました。 この記事では車両の軌道追従問題を例に、MPCの設計方法と性能について書いてみます。 下に車両の軌道追従によく使われるPIDとpure-pursuitとの比較シミュレーションを貼りました。これを見ると、曲率がきつい部分でもMPCはしっかり追従できていることが分かります。 ・MPC ・pure-pursuit ・PID この記事は「MPC良いらしいし実装したいけど、性能も書き方もよくわからん」って人向けに書いています。 数式ベースで説明していくので、理解を深めたい
線形最適制御（LQR）とRiccatiソルバーについて - Qiita
はじめに 今回は制御工学でよく目にするLQRについて書いてみます．LQRとはLinear Quadratic Regulator の略で，日本語で言うと「線形二次安定化器」って感じでしょうか． この記事は，線形二次？え，線形なの？二次なの？どっちなの？って感じの人向けです． LQRについて徒然なるままに，いろいろ書いています． LQRの理論からriccati方程式のソルバーまで．最後にc++でriccatiソルバーのコードを載せてあります． githubはこちらから：https://github.com/TakaHoribe/Riccati_Solver/blob/master/riccati_solver.cpp 何に使えるの？ LQRを使うのはこんな時ですね 手軽にいい感じ（最適）の制御がしたい 多入力多出力系を扱いたい まずは，手軽さについてです．LQRは最近流行りのモデル予測制御な
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