在本篇博客中，通过一个非线性弹簧系统实例，深入探讨了控制理论的应用。首先描述了系统的动态方程，并提出了控制目标：通过改变输入力𝐹，使小滑块按照指定轨迹移动。接着引入误差函数，并利用李雅普诺夫函数设计了反步控制器，通过反馈线性化将非线性系统转化为线性系统，并分析了系统的稳定性。  在 Simulink 仿真环节，构建了系统模型，并进行了动态方程的实现。通过设定不同的期望值，观察了系统对单目标值、多

在使用 RoadRunner 进行场景编辑时，视角控制是一个重要的功能，能够帮助用户高效地导航和操控复杂的 3𝐷 环境。通过上述方法，用户可以轻松地旋转、放大、缩小以及移动视角，从而准确定位和调整场景元素。掌握如何将视角框定在选定对象上以及根据光标位置调整视角，有助于提升工作效率。此外，用户可以根据需要切换透视和正交投影，以实现不同的视觉效果和精确度。  通过快捷键和鼠标操作的结合，用户能够灵活

在自动驾驶决策规划算法中，参考线是解决导航路径过长且不平滑问题的关键。通过截取全局路径中的一段较短路径并进行平滑处理，简化了障碍物投影和匹配点的确定，使得规划算法能够在较小的范围内搜索最优路径。参考线的优点在于，较短的参考线投影更容易确定，且经过平滑处理后，路径更加平滑。参考线平滑算法通过代价函数来优化，代价函数包含了与原路径点相似代价、平滑代价和紧凑代价。通过将代价函数写成二次规划的形式，可以求

本文是自动驾驶控制算法系列的第十二节，也是本系列的收官之作。这一节综合运用了前十一节的知识，详细讲解了如何实现横向和纵向控制，并介绍了规划接口的重要性。首先，文章介绍了轨迹规划的定义和重要性，强调了规划轨迹与路径规划的区别，以及其在自动驾驶中的关键作用。接着，通过直角坐标系下的轨迹规划示例，详细解释了如何设计满足特定条件的轨迹。文章随后深入探讨了横向控制和规划接口，包括匹配点的更新、规划点与时间的

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在本篇博客中，博主详细记录了如何提高Apriltag识别算法的检测频率，从最初的4Hz提升至满足与50Hz UWB定位数据融合处理需求的20Hz。文章首先介绍了问题背景，即在使用usb_cam驱动运行Apriltag算法时，采集得到的数据频率太低，无法与UWB定位数据融合处理。接着，博主通过查看相机帧率和算法检测频率，确定了问题所在，并开始寻找解决方案。文章详细描述了博主如何通过修改Aprilta

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