移动机器人

基于LQR算法的机器人轨迹跟踪控制详解本文摘要本文详细介绍了基于线性二次型调节器（LQR）算法的机器人轨迹跟踪控制方法。首先，文章通过建立基于运动学模型的离散状态方程，来描述机器人的当前状态与目标状态之间的关系，并利用此模型进行状态误差的计算。接着，通过设定状态量和控制量的权重矩阵（Q和R），使用LQR算法求解控制输入u，旨在最小化状态偏差和控制成本，以实现精确的轨迹跟踪。此外，文章还分析了LQR算法在ros_motion_planning运动规划库中的实现，通过源代码详解了误差量化、状态方程动态矩阵的建立、反馈控制增益的计算以及最终控制向量

面向阿克曼移动机器人（自行车模型）的LQR（最优二次型调节器）路径跟踪方法线性二次调节器（Linear Quadratic Regulator，LQR）是针对线性系统的最优控制方法。LQR 方法标准的求解体系是在考虑到损耗尽可能小的情况下, 以尽量小的代价平衡其他状态分量。一般情况下，线性系统在LQR 控制方法中用状态空间方程描述，性能能指标函数由二次型函数描述。

一点人工一点智能

移动机器人系统与技术：自动驾驶、移动机器人、旋翼无人机这本书全面介绍了机器人车辆的技术。它介绍了道路上自动驾驶汽车所需的概念。此外，读者可以在六足机器人的构造、编程和控制方面获得宝贵的知识。

汽车零部件制造迎来智能化升级，3D视觉定位系统助力无人化生产线建设随着新能源汽车市场的蓬勃发展，汽车零部件制造行业正面临着前所未有的机遇与挑战。为了提高产能和产品加工精度，某专业铝合金汽车零部件制造商决定引进智能生产线，其中，对成垛摆放的变速箱壳体进行机床上料成为关键一环。

ROS2 学习（一）ROS2 简介与基本使用参考引用网络传输可靠性对比什么是 DDS？GUI 和 CLI什么是 API？DDS 通信模型：可以定义话题的数据结构（类似于 ROS2 中的接口类型）

月照银海似蛟龙

机器人状态估计：robot_localization 功能包基本参数详解移动机器人的状态估计需要用到很多传感器，因为对单一的传感器来讲，都存在各自的优缺点，所以需要一种多传感器融合技术，将机器人的状态估计出来。对于移动机器人来讲，自身可能携带：