mpc轨迹规划的MATLAB代码

MPC (Model Predictive Control) 轨迹规划是指利用动态模型预测未来状态并优化控制器输入的过程，以便让系统按照预设的路径运行。在MATLAB中，可以使用工具箱如Control System Toolbox 和 Optimization Toolbox 来实现MPC。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用MPCToolbox进行轨迹规划：

% 导入必要的包
import sysident.*
import mpt*
import optimization.*

% 假设我们有一个连续系统的动态模型
sys = ss(A,B,C,D); % 使用State-Space形式表示

% 创建MPC实例
mpc = mpctoolbox('System',sys);

% 设定预测期和采样时间
mpc.Ts = your_sampling_time;
mpc.PredictionHorizon = your_prediction_horizon;

% 定义目标函数，例如最小化位置误差
mpc.Objective = 'l2'; % 或者自定义成本函数
mpc.QCost = [1; 0];   % 目标状态权重
mpc.RCost = [1; 1];   % 控制输入权重

% 设置边界条件
mpc.XLB = ...; % 最小状态约束
mpc.XUB = ...; % 最大状态约束
mpc.ULB = ...; % 最小控制输入约束
mpc.UUB = ...; % 最大控制输入约束

% 进行轨迹规划
[x,U] = mpcplan(mpc, initial_state, desired_trajectory);

% 现在x和U包含了沿预定轨迹的最优状态和控制输入序列

请注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要考虑更复杂的情况，比如非线性系统、不确定性、约束满足等问题。同时，`your_sampling_time`和`your_prediction_horizon`应替换为你具体的数值。