matlab MPC车速控制代码

很抱歉，根据您提供的引用内容，我无法直接为您提供MPC车速控制的MATLAB代码。因为MPC是一种模型预测控制方法，需要根据具体的控制对象和控制目标进行建模和参数调整。不同的控制对象和控制目标需要不同的MPC控制策略和参数设置。因此，需要您提供更加具体的问题描述和控制对象信息，才能为您提供更加准确的回答和代码实现。

另外，根据您提供的引用内容，MPC在MATLAB中有相应的工具箱，您可以先学习和使用这些工具箱，再根据具体的控制对象和控制目标进行参数调整和代码实现。同时，您也可以参考相关的MPC控制论文和书籍，深入了解MPC的理论和实现方法。

相关问题

基于mpc算法的车辆轨迹跟踪，matlab代码

以下是基于 MPC 算法实现车辆轨迹跟踪的 MATLAB 代码示例：

%% 建立车辆动力学模型和环境模型
% 定义车辆动力学参数
m = 1000; % 质量
Cf = 16000; % 前轮侧向刚度
Cr = 18000; % 后轮侧向刚度
Lf = 1.2; % 前轴到重心距离
Lr = 1.8; % 后轴到重心距离
Vx = 10; % 车速

% 定义状态变量和控制变量
x = [0; 0; 0; Vx]; % 初始状态，分别为横向位移、横向速度、偏航角、纵向速度
u = [0; 0]; % 初始控制量，分别为前轮转角和后轮转角

% 定义预测时域和控制时域
Np = 10; % 预测时域
Nc = 2; % 控制时域

% 定义状态权重和控制权重
Q = diag([10, 100, 1, 1]); % 状态权重
R = diag([1, 1]); % 控制权重

% 定义约束条件
delta_max = 0.5; % 前轮转角限制
alpha_max = deg2rad(10); % 前轮侧偏角限制

% 定义 MPC 控制器
mpc_controller = mpc(tf({Cf, Cr}, {m*Lr, m*Lf+ m*Lr, m*Vx, 0}), Vx, Np, Nc, Q, R, [], [], [delta_max; alpha_max], [], []);

%% MPC 控制循环
for i = 1:100
    % 从传感器获取当前状态
    y = [0; 0; 0; Vx]; % 假设当前状态与初始状态相同
    
    % 更新 MPC 控制器并生成控制命令
    mpc_controller = mpc_controller.setref({[], [], [], []}, {0, 0, 0, 20}); % 设置期望轨迹
    u = mpc_controller(y);
    
    % 计算下一时刻状态
    x = vehicle_model(x, u);
    
    % 更新环境模型
    Vx = 10; % 假设车速不变
end

%% 车辆动力学模型函数
function x_next = vehicle_model(x, u)
    % 解算车辆运动学方程
    A = [0, 1, 0, 0;
         0, 0, -u(1), 0;
         0, 0, 0, 1;
         0, 0, (u(1)*Lr - u(2)*Lf)/(m*x(4)), 0];
    B = [0, 0;
         Cf/m, -Cr/m;
         0, 0;
         Lf*Cf/(m*x(4)), -Lr*Cr/(m*x(4))];
    x_next = A*x + B*u;
end

上述代码中，首先定义了车辆动力学模型参数、状态变量和控制变量、预测时域和控制时域、状态权重和控制权重、约束条件等参数。然后，通过 MPC 控制器函数 `mpc()`，建立 MPC 控制器，并在控制循环中不断更新 MPC 控制器并生成控制命令，同时计算下一时刻状态，并更新环境模型。最后，定义了车辆动力学模型函数 `vehicle_model()`，用于解算车辆运动学方程。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行参数调整和优化。

平行泊车轨迹规划matlab代码

平行泊车轨迹规划matlab代码可以采用基于模型预测控制（MPC）的方法。MPC是一种先进的控制方法，其基本思想是用数学模型预测系统的行为，通过优化控制输入来实现最优性能。以下是可行的平行泊车轨迹规划matlab代码：

1. 建立模型：建立平行泊车的数学模型，包括车辆运动学方程、转向角度控制等。

2. 设定目标：设定停车位置并进行进一步计算，获得所需停车轨迹。

3. 预测：利用模型预测车辆未来运动轨迹，考虑转向角度、车速等因素。

4. 优化：采用优化算法，如Q-Learning算法等，对预测结果进行评估，获得最优的平行泊车轨迹。

5. 控制：通过控制输入，如方向盘转角、刹车踏板等，对车辆进行控制，使其遵循最优化轨迹进行行驶和停车。

6. 仿真：进行仿真试验，评估控制算法的性能和可行性，改进算法和优化车辆行驶策略。

综上所述，利用MPC方法建立平行泊车数学模型，进行预测和优化，并通过控制算法控制车辆运动，可以实现平行泊车轨迹规划。