本文主要是介绍线性二次型调节器（LQR）举例，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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：
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：
3. 求解Riccati方程
为了找到最优控制律，需要求解Riccati方程：
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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