function u = MPCcontroller(pos_ref, pos, vel) %参数设置 m = 1.05; %滑块质量,增加了5%作为建模误差 T = 0.005; %控制周期10ms p = 25; %控制时域(预测时域) %Q = 100*eye(2*p); %累计误差权重 %W = 0.0001*eye(p); %控制输出权重 Q = 10000*eye(2*p); %累计误差权重 for i=2:2:2*p Q(i,i)=1; end W = 0.0001*eye(p); %控制输出权重 umax = 8.8; %控制量限制,即最大的力1000 Rk = zeros(2*p,1); %参考值序列 Rk(1:2:end) = pos_ref; Rk(2:2:end) = 0; %参考速度跟随实际速度 %构建中间变量 xk = [pos;vel]; %xk A_ = [1 T;4900*T 1]; %离散化预测模型参数A B_ = [0;-7.881*T]; %离散化预测模型参数B psi = zeros(2*p,2); %psi for i=1:1:p psi(i*2-1:i*2,1:2)=A_^i; end theta = zeros(2*p,p); %theta for i=1:1:p for j=1:1:i theta(i*2-1:i*2,j)=A_^(i-j)*B_; end end E = psi*xk-Rk; %E H = 2*(theta'*Q*theta+W); %H f = (2*E'*Q*theta)'; %f %优化求解 coder.extrinsic('quadprog'); Uk=quadprog(H,f,[],[],[],[],0,umax); %返回控制量序列第一个值 u = 0.0; %显示指定u的类型 u = Uk(1);

时间: 2024-02-03 16:02:36 浏览: 176
下面是将该 Matlab 代码转换为 C 语言代码的过程。 1. Matlab 代码中使用了一些函数,例如 `eye`,`quadprog`,这些函数需要在 C 语言中找到对应的库函数或者手动实现。 2. 在 C 语言中,数组下标从 0 开始,需要将 Matlab 代码中的下标调整为从 0 开始。 3. 需要将 Matlab 代码中的矩阵运算符 `*` 转化为 C 语言中的矩阵乘法操作。 4. 在 C 语言中,需要对变量进行类型声明。 下面是将该 Matlab 代码转换为 C 语言代码的结果: ``` #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <math.h> #include <quadprog.h> #define p 25 #define umax 8.8 #define m 1.05 #define T 0.005 #define Q_val 10000 #define W_val 0.0001 // 求解 MPC 控制器 float MPCcontroller(float pos_ref[p], float pos[2], float vel[2]) { float Q[2*p][2*p], W[p][p], Rk[2*p], xk[2], A_[2][2], B_[2], psi[2*p][2], theta[2*p][p], E[2*p], H[p][p], f[p], Uk[p]; float u = 0.0; // 初始化 Q, W, Rk, A_, B_, psi, theta, xk, E memset(Q, 0, sizeof(Q)); memset(W, 0, sizeof(W)); memset(Rk, 0, sizeof(Rk)); memset(A_, 0, sizeof(A_)); memset(B_, 0, sizeof(B_)); memset(psi, 0, sizeof(psi)); memset(theta, 0, sizeof(theta)); memset(xk, 0, sizeof(xk)); memset(E, 0, sizeof(E)); for (int i = 0; i < 2*p; i+=2) { Q[i][i] = Q_val; Q[i+1][i+1] = Q_val; } for (int i = 0; i < p; i++) { W[i][i] = W_val; } Rk[0] = pos_ref[0]; for (int i = 1; i < 2*p; i+=2) { Rk[i] = pos_ref[i/2]; } B_[1] = -7.881 * T; A_[0][0] = 1; A_[1][1] = 1; A_[1][0] = 4900 * T; for (int i = 0; i < 2*p; i+=2) { psi[i][0] = A_[0][0]; psi[i][1] = A_[0][1]; psi[i+1][0] = A_[1][0]; psi[i+1][1] = A_[1][1]; } for (int i = 0; i < 2*p; i+=2) { for (int j = 0; j < p; j++) { int k = (i / 2) - j; if (k >= 0) { theta[i][j] = pow(A_[0][0], k) * pow(A_[1][1], k-1) * B_[1]; theta[i+1][j] = pow(A_[0][0], k) * pow(A_[1][1], k) * A_[1][0]; } } } xk[0] = pos[0]; xk[1] = vel[0]; for (int i = 0; i < 2*p; i+=2) { E[i] = xk[0] - Rk[i]; E[i+1] = xk[1] - Rk[i+1]; } // 构造 QP 优化问题 for (int i = 0; i < p; i++) { for (int j = 0; j < p; j++) { H[i][j] = 2 * (theta[0][i] * Q[i][j] * theta[0][j] + W[i][j]); } f[i] = 2 * E[0] * Q[i][0] * theta[0][i]; for (int j = 1; j < 2*p; j++) { f[i] += 2 * E[j] * Q[j][0] * theta[j][i]; } } // 调用 QP 求解器求解优化问题 double G[p][p]; memset(G, 0, sizeof(G)); for (int i = 0; i < p; i++) { G[i][i] = H[i][i]; } double CE[1][p]; memset(CE, 0, sizeof(CE)); double be[1] = {0}; double CI[2][p]; memset(CI, 0, sizeof(CI)); for (int i = 0; i < p; i++) { CI[0][i] = -1; CI[1][i] = 1; } double bi[2] = {0, umax}; double x[p]; memset(x, 0, sizeof(x)); quadprog(H[0], f, G, CE, be, CI, bi, p, x); u = x[0]; return u; } ``` 需要注意的是,在 C 语言中没有原生支持矩阵运算,因此需要手动实现矩阵操作。上述代码中,使用二维数组模拟矩阵,并手动计算矩阵乘法和矩阵转置等运算。同时,需要使用第三方库 `quadprog` 来求解 QP 优化问题。
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please debug the following codes and answer in Chinese: #include <ros/ros.h> #include <serial/serial.h> #include void twist_call_back(const nav_msgs::Odometry::ConstPtr& odom_msg, int* vel_x, int* vel_y, bool* rc_flag) { *vel_x = odom_msg->twist.twist.linear.x * 100; *vel_y = odom_msg->twist.twist.linear.y * 100; *rc_flag = true; } int main (int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "t265_serial_node"); ros::NodeHandle nh; ros::Rate loop_rate(30); serial::Serial fcu_serial; int vel_x,vel_y; bool rc_flag = false; ros::Subscriber t265_sub = nh.subscribe ("/camera/odom/sample",10,boost::bind(&twist_call_back,_1,&vel_x,&vel_y,&rc_flag)); fcu_serial.setPort("/dev/ttyUSB0"); fcu_serial.setBaudrate(115200); serial::Timeout to = serial::Timeout::simpleTimeout(1000); fcu_serial.setTimeout(to); try { //sudo chmod 777 /dev/ttyUSB0 fcu_serial.open(); } catch(const serial::IOException& e) { ROS_INFO_STREAM("Failed to open serial"); return -1; } if(fcu_serial.isOpen()) ROS_INFO_STREAM("serial opened"); else return -1; while(ros::ok()) { char str[20]; sprintf(str,"a+000+000b"); if(rc_flag) { vel_x >= 0 ? str[1] = '+' : (str[1] = '-') && (vel_x *= -1); vel_y >= 0 ? str[5] = '+' : (str[5] = '-') && (vel_y *= -1); str[2] = vel_x / 100 + 48; str[3] = (vel_x % 100) / 10 + 48; str[4] = (vel_x % 100) % 10 + 48; str[6] = vel_y / 100 + 48; str[7] = (vel_y % 100) / 10 + 48; str[8] = (vel_y % 100) % 10 + 48; ROS_INFO_STREAM(str); fcu_serial.write(str); rc_flag = false; } ros::spinOnce(); loop_rate.sleep(); } }

% 设置雷达位置和目标初始位置radar_pos = [0 0; 20 0; 20 20; 0 20];target_pos = [10 10; -10 10; -10 -10; 10 -10];% 设置雷达探测到目标的距离和角度的噪声range_noise = 1;angle_noise = 5 * pi / 180;% 模拟雷达探测到目标的距离和角度for i = 1:size(radar_pos, 1) range(:, i) = sqrt(sum(bsxfun(@minus, target_pos, radar_pos(i, :)).^2, 2)) + range_noise * randn(size(target_pos, 1), 1); angle(:, i) = atan2(target_pos(:, 2) - radar_pos(i, 2), target_pos(:, 1) - radar_pos(i, 1)) + angle_noise * randn(size(target_pos, 1), 1);end% 初始化目标位置和速度target_est_pos = target_pos;target_est_vel = zeros(size(target_pos));% 设置卡尔曼滤波器参数dt = 0.1;F = [1 dt; 0 1];H = [1 0];Q = [dt^4/4 dt^3/2; dt^3/2 dt^2];R = 1;% 迭代更新目标位置和速度for i = 2:size(target_pos, 1) % 预测目标位置和速度 target_est_pos(i, :) = F * target_est_pos(i-1, :)' + [0.5*dt^2 dt]' * randn(1, 1); target_est_vel(i, :) = F * target_est_vel(i-1, :)' + [dt 1]' * randn(1, 1); % 使用所有雷达的测量数据进行更新 for j = 1:size(radar_pos, 1) z = [range(i, j); angle(i, j)]; x = [target_est_pos(i, :), target_est_vel(i, :)]'; P = Q; K = P * H' / (H * P * H' + R); x = x + K * (z - H * x); P = (eye(2) - K * H) * P; target_est_pos(i, :) = x(1:2)'; target_est_vel(i, :) = x(3:4)'; endend% 绘制目标真实轨迹和估计轨迹figure;plot(target_pos(:, 1), target_pos(:, 2), 'k--', 'LineWidth', 2);hold on;plot(target_est_pos(:, 1), target_est_pos(:, 2), 'r-', 'LineWidth', 2);xlabel('X Position');ylabel('Y Position');legend('True Trajectory', 'Estimated Trajectory');中x = x + K * (z - H * x);错

close all clear clc disp('***** 基于EKF的位置速度观测组合导航程序 *****'); disp('Step1:加载数据;'); load IMU_data200.mat %惯导原始数据 load Reference_data.mat %GPS测量数据 disp('Step2:初始化参数;'); %% 一些导航参数常数项 WIE = 7.292115e-5; % 地球自转角速度 r0 = 6378137.0; % 地球半径 EE = 0.0818191908426; % 偏心率 d2r = pi/180; % degree to radian r2d = 180/pi; % radian to degree dh2rs = d2r/3600; % deg/h to rad/s %% 导航坐标系下初始化姿态,速度,位置 yaw = (0)*pi/180;%航向角 pitch = 0*pi/180;%俯仰角 roll = 0*pi/180;%滚动角 cbn=eul2dcm(roll,pitch,yaw); cnb=cbn'; q=dcm2quat(cbn)'; Vn=0;%北向速度 Ve=0;%东向速度 Vd=0;%地向速度 V_last=[Vn Ve Vd]'; Lati = 31.4913627505302*pi/180;%纬度 Longi= 120.849577188492*pi/180;%经度 Alti = 6.6356;%高度 sampt0=1/200;%惯导系统更新时间 Rn = r0*(1-EE^2)/(1-EE^2*(sin(Lati))^2)^1.5; %子午圈曲率半径 Re = r0/(1-EE^2*(sin(Lati))^2)^0.5; %卯酉圈曲率半径 g_u = -9.7803267711905*(1+0.00193185138639*sin(Lati)^2)... /((1-0.00669437999013*sin(Lati)^2)^0.5 *(1.0 + Alti/r0)^2); g = [0 0 -g_u]';%重力 g0=9.80665; %% 卡尔曼滤波P、Q、R设置 % P的设置 std_roll = (5)*d2r; std_pitch = (5)*d2r; std_yaw = (60)*d2r; std_vel = 0.1; std_pos = 5; std_gyro = 3*0.5*dh2rs; % 陀螺随机漂移0.5度/小时 std_acc = 3*0.15e-3*g0; % 加表零偏0.15mg Pfilter = diag([std_roll^2 std_pitch^2 std_yaw^2 std_vel^2 std_vel^2 std_vel^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 std_pos^2 std_gyro^2 std_gyro^2 std_gyro^2 std_acc^2 std_acc^2 std_acc^2]); % Q的设置 std_Wg = 0.15*(2.909*1e-4); % 陀螺漂移噪声,度/根号小时转化成rad/根号秒 std_Wa = 0.21/60/3; % 加表漂移噪声 Qkf = diag([std_Wg^2 std_Wg^2 std_Wg^2 std_Wa^2 std_Wa^2 std_Wa^2]); G = zeros(15, 6); F = zeros(15); F_i=zeros(9,9); F_s=zeros(9,6); H = zeros(6,15); H(1:3,4:6) = eye(3); H(4:6,7:9) = eye(3); % R的设置 R = diag([std_vel^2 std_vel^2 std_vel^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 (std_pos/3600/30/57.3)^2 (std_pos)^2]);

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