本文探讨了一种循线小车控制方案,提出了一种基于状态空间和机器学习的控制算法实现给定的状态评价函数最优解求算。其中,由摄像头得到的图像先进行坐标变换再进行HARR角点检测提取出线的位置,并利用陀螺仪角度标定世界坐标系建图提取垂直偏差,偏航角和沿线速度组成状态向量,提取左右电机的输入PWM作为控制向量,经过大量实验得到状态控制矩阵,由此通过分段线性拟合和模糊非线性拟合得到状态转移方程,在此基础上构建状态评价函数,综合考虑卡尔曼递推状态转移方差,最后借由多梯度下降方法求得最优控制输入。
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