Machine learningOptimal Control

Régulateur Linéaire Quadratique

Le Régulateur Linéaire Quadratique (LQR) est un algorithme classique de commande optimale qui calcule une loi de retour linéaire pour minimiser une fonction de coût quadratique pour un système dynamique linéaire. Introduit par Kalman en 1960, le LQR fournit une solution analytique, prouvée comme optimale, pour les systèmes linéaires et reste fondamental en théorie de la commande, en robotique et dans les applications aérospatiales en raison de son élégance théorique et de son efficacité computationnelle.

Ouvrir dans MethodMindBientôtVidéoBientôtTélécharger les diapositives

Lire la méthode complète

Réservé aux membres

Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.

Se connecter

Carte des méthodes

Le voisinage des méthodes apparentées — sélectionnez un nœud pour explorer.

Régulateur Linéaire Quadratique

Filtre de Kalman Étendu Équation de Hamilton-Jac…Commande prédictive par…Principe du Maximum de P…Contrôle H-infini Linéaire Quadratique Gau…Réglage Ziegler-Nichols

Sources

Kalman, R. E. (1960). Contributions to the theory of optimal control. Boletin de la Sociedad Matematica Mexicana, 5(2), 102-119. link ↗
Bryson, A. E., & Ho, Y. C. (1969). Applied Optimal Control: Optimization, Estimation and Control. Blaisdell Publishing. link ↗
Lewis, F. L., Vrabie, D., & Syrmos, V. L. (2012). Optimal Control (3rd ed.). John Wiley & Sons. DOI: 10.1002/9781118122631 ↗

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Linear Quadratic Regulator. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/control-theory/linear-quadratic-regulator

Quelle méthode ?

Placez cette méthode aux côtés de ses plus proches parentes et lisez-les côte à côte — la bibliothèque pose les ouvrages sur la table ; le choix vous revient.