catalogue关键字一些符号和特殊表示预备知识正文（一）不确定系统的数学表示（二）线性时不变定常系统的LMI稳定性定理（判据）2.1系统模型2.2当u=w=0时系统的LMI稳定性判据2.3.当u=0,w!=0时的保H无穷性能定理（三）多面体模型表示的不确定系统在不同工况下的稳定性定理3.1不确定系统模型的多面体表达式3.2参数无关的鲁棒状态反馈控制率：u=kx3.2.1闭环系统鲁棒稳定性3.2.2闭环系统鲁棒稳定性、保H无穷性能3.3参数相关的鲁棒状态反馈控制率：u=ai*ki*x3.3.1.状态反馈控制下的闭环系统鲁棒稳定性定理（w=0）3.3.2.状态反馈控制下的保H无穷性能、闭环系统
RSOME1.2安装包：鲁棒优化工具箱Xprog和RSOMERSOME安装和基本使用方法：鲁棒优化入门（一）——工具箱Xprog和RSOME的安装与使用目录一、model相关语法1.rsome函数2.decision函数3.min/max函数4.set函数5.append函数6.solve函数7.get函数8.决策变量的运算函数9.模型的参数设置二、不确定集的相关语法1.random函数2.ambiguity函数3.suppset函数4.expect函数5.exptset函数6.prob函数7.probset函数8.with函数三.一个实例本文主要参考RSOME工具箱的用户手册《UsersGu
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。0.写在前面&&个人理解自动驾驶系统依赖于先进的感知、决策和控制技术，通过使用各种传感器（如相机、激光雷达、雷达等）来感知周围环境，并利用算法和模型进行实时分析和决策。这使得车辆能够识别道路标志、检测和跟踪其他车辆、预测行人行为等，从而安全地操作和适应复杂的交通环境.这项技术目前引起了广泛的关注，并认为是未来交通领域的重要发展领域之一。但是，让自动驾驶变得困难的是弄清楚如何让汽车了解周围发生的事情。这需要自动驾驶系统中的三维物体检测算法可以准确地感知和描述周围环境中的物体，包括它们的位置、形状、大小和类别。这种全面的环境意识有助于自动驾驶系统更
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点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【BEV感知】技术交流群后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！3D目标检测是自动驾驶中感知周围环境的一项重要任务，尽管性能优异，但现有的3D检测器对恶劣天气、传感器噪声等造成的真实世界的破坏缺乏鲁棒性，这引发了人们对自动驾驶系统安全性和可靠性的担忧。为了全面而严格地衡量3D检测器的损坏鲁棒性，本文考虑到真实世界的驾驶场景，为激光雷达和相机输入设计了27种常见的损坏。通过在公共数据集上综合这些损坏，建立了三个损坏鲁棒性基准——KITTI-C、nuScenes-C和WaymoC。
敏感性与强健（鲁棒）性 灵敏度分析是研究与分析一个系统（或模型）的状态或输出变化对系统参数或周围条件变化的敏感程度的方法。在最优化方法中经常利用灵敏度分析来研究原始数据不准确或发生变化时最优解的稳定性。通过灵敏度分析还可以决定哪些参数对系统或模型有较大的影响。因此，灵敏度分析几乎在所有的运筹学方法以及在对各种方案进行评价时都是很重要的。——引自百度百科简而言之：敏感性是指改变模型（公式）的某个参数，引起这个模型输出的变化的程度。 鲁棒（robust）是指系统或算法对于无序变化或干扰的能力。具有鲁棒性的系统或算法能够在应对外部环境的变化或噪声干扰时保持良好的性能。在统
