来一个mpc路径规划的matlab代码

在MATLAB中，进行MPC（模型预测控制）路径规划通常涉及以下几个步骤，这里给出一个简化版的示例代码片段。这个例子假设我们有一个简单的汽车动态模型，并使用Matlab的`mpc`工具箱来进行路径规划。请注意，实际应用可能需要更复杂的模型和详细的设置。

% 导入必要的库和工具箱
addpath('toolbox/mpc'); % 如果mpc工具箱不在默认路径下

% 定义车辆模型（这里以双积分模型为例）
A = [0 1; 0 0];
B = [0; 1];
C = eye(2);

% 创建静态矩阵
Q = [diag([1, 0.1]); zeros(2)];
R = 1; % 车辆速度控制器权重

% 初始化MPC对象
mpcobj = mpc(A, B, C, Q, R, 'Ts', 0.1); % Ts表示采样时间

% 设定目标函数和约束
x0 = [0; 0]; % 初始状态
xf = [50; 0]; % 目标位置
umin = [-Inf; -Inf]; % 速度下限
umax = [Inf; Inf]; % 速度上限

% 路径规划数据（例如，平滑的S形曲线或其他路径）
waypoints = ... % 填充您的路径点数据

% 将路径转化为输入约束
uconstraint = mpc.makeInputConstraint(umin, umax);
for i = 1:length(waypoints)-1
    uconstraint(i+1:end,:) = wayoints(i+1,:) - wayoints(i,:);
end
mpcobj = setmpc(mpcobj, 'UserInputs', uconstraint);

% 运行MPC优化
[x, us] = simulate(mpcobj, x0, waypoints);

% 结果处理
% x: 执行轨迹的状态序列
% us: 控制输入序列