全向轮小车的mpc控制算法matlab代码
时间: 2023-11-22 08:54:34 浏览: 75
以下是一个基于MATLAB的全向轮小车MPC控制算法的示例代码:
```matlab
%% MPC控制算法实现全向轮小车
% 系统参数
m = 1; % 质量
L = 0.5; % 车长
W = 0.5; % 车宽
I = 1/12*m*(L^2+W^2); % 转动惯量
v = 1; % 速度
% MPC参数
N = 10; % 控制时域长度
Ts = 0.1; % 采样时间
% 状态空间模型
A = [0 1 0 0;
0 0 v 0;
0 0 0 1;
0 0 0 0];
B = [0 0;
1/m 0;
0 0;
0 1/I];
C = [1 0 0 0;
0 0 1 0;
0 0 0 1];
D = zeros(3,2);
% 状态空间模型离散化
sys = ss(A,B,C,D);
dsys = c2d(sys,Ts,'zoh');
% MPC控制器
Q = diag([1 0.1 1 0.1]);
R = diag([0.01 0.01]);
mpcobj = mpc(dsys,Ts,N);
mpcobj.Model.Nominal = struct('U',zeros(2,1),'Y',zeros(3,1),'X',zeros(4,1));
mpcobj.Weights.OutputVariables = [1 0 0;0 1 0;0 0 1];
mpcobj.Weights.ManipulatedVariablesRate = [1 1];
mpcobj.Weights.ManipulatedVariables = [0.1 0.1];
% 循环控制
T = 10; % 控制时间
x0 = [0 0 0 0]'; % 初始状态
x = x0;
u = zeros(2,1);
for t = 1:T/Ts
% MPC控制计算
mpcobj.Model.Nominal.X = x;
[u_mpc,t_mpc] = mpcmove(mpcobj,x,u);
% 系统模型计算
x = dsys.A*x + dsys.B*u_mpc(1,:)';
y = dsys.C*x;
% 显示结果
fprintf('t=%2.1f, x=%4.2f, y=%4.2f, theta=%4.2f, u1=%4.2f, u2=%4.2f\n',...
t*Ts,y(1),y(2),y(3),u_mpc(1),u_mpc(2));
end
```
该代码中,首先定义了全向轮小车的系统参数和MPC控制参数。然后,利用MATLAB中的`ss`函数定义了全向轮小车的状态空间模型,并通过`c2d`函数将其离散化。接着,使用`mpc`函数创建MPC控制器,并设置权重矩阵。在循环控制中,使用`mpcmove`函数计算MPC控制器的输出,并根据系统模型计算下一时刻的状态。最后,将结果打印出来以进行显示。
需要注意的是,这里的代码仅作为参考,实际应用时需要根据具体情况进行修改。