mpc模型预测控制轨迹跟踪simulink

MPC（Model Predictive Control）模型预测控制在Simulink中的轨迹跟踪是一种常见的控制策略。下面是一个简单的示例，展示了如何在Simulink中实现MPC轨迹跟踪。

首先，我们需要建立一个MPC控制器模块。可以使用Simulink中的StateSpace模块来表示系统的状态空间模型，并将其连接到MPC控制器模块中。

接下来，我们需要定义MPC控制器的参数，如预测时域、控制时域、权重矩阵等。在Simulink中，可以使用MATLAB Function模块或者S-Function模块来实现这些参数的计算。

然后，我们需要将参考轨迹和当前状态输入到MPC控制器中。参考轨迹可以是事先确定的固定轨迹，也可以是实时生成的轨迹。当前状态可以通过传感器获取或者其他方式计算得到。

最后，将MPC控制器的输出作为控制信号输入到系统中，并观察系统的响应。可以使用Scope模块来显示系统的输入和输出信号，以便进行实时监控和调试。

以上是一个简单的MPC轨迹跟踪的Simulink示例，具体实现方式可以根据具体问题进行调整和优化。希望对你有帮助！如果你对MPC或者Simulink有更具体的问题，可以继续提问。

相关问题

mpc模型预测控制 simulink轨迹跟踪

### 如何在Simulink中使用MPC实现轨迹跟踪

#### 建立车辆动力学模型
为了实现在Simulink中的MPC控制器用于自动驾驶车辆的路径跟踪，首先要建立一个精确描述车辆运动特性的动力学模型。该模型应考虑轮胎侧偏刚度、空气阻力等因素的影响，并将其参数化以便于后续控制算法的设计和验证[^1]。

% 创建一个新的Simulink模型文件
new_system('VehicleDynamicsModel');
open_system('VehicleDynamicsModel');

% 添加必要的模块构建车辆动态方程组...

#### 设计MPC控制器
接着，在MATLAB环境中利用`mpc`函数创建一个多变量自适应预测控制系统实例。此过程涉及定义被控对象的状态空间表达式以及设定性能指标权重矩阵Q和R等重要参数。对于特定应用场景下的约束处理也需在此阶段完成配置[^2]。

% 定义状态空间模型 (A, B, C, D)
plant = ss(A,B,C,D);

% 设置MPC属性
Ts = 0.1; % 控制周期(s)
p = 10;   % 预测步长
m = 3;    % 操作量调整次数
Weights = struct('MV',0,'MVRate',0.1,'OV',[1 1]);
Constraints = struct('MVMin',[-pi/6;-Inf], 'MVMax',[ pi/6; Inf]);

controller = mpc(plant,Ts,p,m);
setweights(controller, Weights);
setconstraint(controller, Constraints);

#### 实现路径规划与跟踪功能
当上述准备工作完成后，则可以着手开发路径生成逻辑并集成到整个闭环体系当中去。通常情况下会采用纯追踪法或者其他高级导航策略来获取期望位置序列；而这些数据将会作为输入传递给之前所搭建好的MPC框架内进行在线优化求解从而得到理想的操纵命令输出。

% 加入路径点数据源节点 PathPointsDataSource ...
add_block('simulink/Sources/From Workspace',...
          'VehicleDynamicsModel/Path Points Data Source',...
          'Position',[78 45],'Value','path_points');

% 插入MPC Controller模块并与之连接...
add_block(['modelPredictiveControlToolbox/MPC Controller'],...
         'VehicleDynamicsModel/MPC Controller',...
         'Position',[120 90]);
connect_lines();

#### 性能评估与可视化展示
最后一步便是执行仿真实验并对所得结果展开全面细致地审查工作——这不仅有助于确认方案的有效性和鲁棒性水平，同时也为进一步改进提供了宝贵依据。值得注意的是，在这里还可以引入其他类型的调节机制比如PID来进行横向比较研究其优劣之处。

% 进行仿真运行 Simulation Run ...
set_param(gcs,'StopTime','10'); % 设置停止时间
sim('VehicleDynamicsModel');

% 绘图 Plotting Results ...
figure;
subplot(2,1,1); plot(t_sim,x_sim(:,1)); title('纵向位移 vs 时间');
subplot(2,1,2); plot(t_sim,y_sim(:,1)); title('横向位移 vs 时间');

mpc模型预测控制自动驾驶 simulink

### 使用Simulink实现MPC模型预测控制用于自动驾驶

#### 建立车辆动力学模型
为了在Simulink中实现MPC控制器，首先要建立一个精确的车辆动力学模型。该模型应能描述车辆的主要动态特性，如纵向加速度、侧向偏移以及转向角度等。对于自动驾驶应用而言，通常会采用线性二自由度或三自由度车辆模型[^3]。

% 创建一个新的Simulink模型文件
new_system('VehicleDynamicsModel');
open_system('VehicleDynamicsModel');

% 添加必要的模块到模型中
add_block('simulink/Sources/Step', 'VehicleDynamicsModel/Input_SteeringAngle');
set_param('VehicleDynamicsModel/Input_SteeringAngle','OutportSignalName','steer_angle')

% ... （继续添加其他组件）

#### 设计MPC控制器
一旦有了合适的车辆动力学模型，在此基础上就可以着手设计MPC控制器了。这一步骤涉及到定义被控对象的状态变量、输入输出关系，并设置成本函数和约束条件以指导优化过程。具体来说，可以通过MATLAB中的`mpc`命令创建一个MPC对象实例[^4]：

% 定义状态空间矩阵A, B, C, D表示车辆运动方程
plant = ss(A,B,C,D);

% 构造MPC配置参数
Ts = 0.1; % 控制周期时间(s)
p = 20;   % 预测步数
m = 5;    % 操作移动范围内的采样次数
Weights = struct('MV',0,'MVRate',0.1,'OV',[1 1]);
Constraints = struct('MVMin',[-pi/6;-pi/6],...
                     'MVMax',[ pi/6; pi/6]);

% 初始化MPC对象
controller = mpc(plant,Ts,p,m);
controller.Weights = Weights;
controller.MV Constraints = Constraints;

% 将MPC Controller集成至Simulink环境内
save_mdl(controller,'myMPCController')
load_system('myMPCController')

#### 实现路径规划与跟踪功能
接下来就是将上述构建好的MPC控制器应用于实际的道路环境中去完成特定的任务——比如跟随给定路线行驶。此时需要引入额外的功能块来进行全局路径规划及局部决策制定工作；同时也要考虑加入传感器模拟器以便获取当前车况信息反馈给控制系统作为调整依据。

% 插入Path Planner Block负责生成期望轨迹点序列
add_block('driveline/examples/driving/PathPlanner', ...
          'VehicleDynamicsModel/Subsystem/PathPlanner');

% 连接各部分形成完整的闭环系统架构图
connect_blocks();

#### 性能评估与可视化展示
最后但同样重要的是要对整个系统的运行效果做出科学合理的评价。借助于内置的各种工具箱提供的绘图接口可以直观地观察到不同工况下汽车的行为表现差异，从而为进一步改进方案提供数据支持。

% 启动仿真并记录关键指标变化趋势曲线
out = sim('VehicleDynamicsModel');

figure;
subplot(2,1,1); plot(out.tout,out.yout(:,1)); title('Position Error Over Time');
xlabel('Time (sec)'); ylabel('Error (m)');
grid on;

subplot(2,1,2); stairs(out.tout,[zeros(size(out.uout)), out.uout]); hold all;
title('Control Signal Applied to Vehicle');
xlabel('Time (sec)'); ylabel('Input Value');
legend({'Steering Angle'},'Location','BestOutside');
grid on;