无人驾驶纯MPC跟踪纯matlab算法

对于无人驾驶的纯MPC（模型预测控制）跟踪问题，可以使用MATLAB来实现算法。下面是一个简单的纯MPC跟踪算法的MATLAB示例代码：

% 系统模型
A = [1 0.1; 0 1];
B = [0.005; 0.1];
C = [1 0];
D = 0;

% 控制器参数
N = 10; % 预测时域长度
Q = diag([1, 1]); % 状态权重矩阵
R = 0.1; % 输入权重矩阵

% 生成MPC控制器
mpc_sys = ss(A, B, C, D);
mpc_controller = mpc(mpc_sys, 0.1, N);

% 设置控制器权重
mpc_controller.Weights.OutputVariables = [1];
mpc_controller.Weights.ManipulatedVariablesRate = R;
mpc_controller.Weights.ManipulatedVariablesRate = 0;

% 模拟跟踪过程
Tf = 5; % 模拟时间
T = 0.1; % 采样时间
num_steps = Tf / T;
x0 = [0; 0]; % 初始状态

for k = 1:num_steps
    % 获取当前状态
    y = C * x0;
    
    % 更新控制器
    mpc_controller.OutputVariables(1).Measurement = y;
    
    % 计算控制输入
    u = mpc_controller(x0);
    
    % 更新状态
    x0 = A * x0 + B * u;
    
    % 显示结果
    disp(['Step: ', num2str(k), ', Control Input: ', num2str(u), ', State: ', num2str(x0)]);
end

这段代码演示了一个简单的纯MPC跟踪算法，其中包括系统模型的定义、控制器参数的设置、MPC控制器的生成、权重设置以及跟踪过程的模拟。你可以根据自己的具体需求进行修改和扩展。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要更复杂的模型和算法来实现无人驾驶的纯MPC跟踪。此外，还需要考虑车辆动力学、环境感知等因素，以确保安全和稳定性。