pythonMPC避障

在Python中，你可以使用模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）算法来实现避障功能。MPC算法是一种强大的优化算法，它可以通过对未来一段时间内的状态进行优化，生成最优的控制策略。

首先，你需要定义一个代价函数，该函数衡量当前状态与目标状态之间的差距，并考虑到避障的需求。代价函数通常包含横向位置误差和横摆角误差两个部分。然后，你可以使用优化算法（如fmincon）来求解代价函数的最小值，从而得到最优的横向加速度。

在轨迹规划模块中，你可以使用非线性MPC算法来规划局部参考路径点。该算法根据全局参考路径和来自传感器的障碍物信息，通过优化算法生成最优的局部参考路径。这个局部参考路径可以通过拟合成5次多项式来表示，并将系数发送给跟踪控制模块。

具体地，你可以选择合适的参数来进行上层轨迹规划。参数包括采样时间T、时域长度Np和控制长度Nc、代价函数权重Q和R，以及障碍物惩罚项参数Sobs。

总的来说，在Python中实现MPC避障功能需要定义代价函数和选择合适的参数，然后使用优化算法来求解最优的控制策略。这样就可以实现机器人的避障功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [带避障功能的MPC局部路径规划+跟踪控制学习笔记](https://blog.csdn.net/Drakie/article/details/125668944)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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