mpc 车辆轨迹跟踪控制器代码

车辆轨迹跟踪控制器是一种用于控制车辆沿特定轨迹行驶的控制算法。其中，MPC代表模型预测控制（Model Predictive Control）。MPC控制器的代码可以基于以下步骤实现。

首先，需要定义车辆的动力学模型，包括车辆的质量、车辆的转向能力、车辆的加速能力等。这些参数将用于预测车辆在未来一段时间内的状态。

接下来，需要设定目标轨迹。目标轨迹可以通过预先规划或者实时路径规划算法生成。目标轨迹可以表示为一系列离散的（x，y）坐标点。

然后，利用车辆的当前状态和目标轨迹，计算出车辆到达目标轨迹需要的控制输入。这些控制输入包括车辆的转向角度和加速度。

在MPC控制中，一般采用优化算法来求解最优控制输入。可以使用数值优化方法，如线性二次规划（LQR）或者非线性模型预测控制（NMPC）。

在每个控制周期中，通过将当前状态和目标轨迹输入到优化算法中，得到当前最优的控制输入。然后将这些控制输入应用到车辆上，使车辆沿着目标轨迹行驶。

需要注意的是，MPC控制器的代码需要实时运行，因此需要考虑计算时间的限制。可以采用一些加速技术，如并行计算或者近似优化方法来提高计算效率。

总结来说，MPC车辆轨迹跟踪控制器的代码主要涉及车辆动力学模型的定义、目标轨迹的设定以及利用优化算法计算最优控制输入。这些代码需要实时运行，并且可以考虑一些加速技术来提高计算效率。

相关问题

基于mpc算法的车辆轨迹跟踪，matlab代码

以下是基于 MPC 算法实现车辆轨迹跟踪的 MATLAB 代码示例：

%% 建立车辆动力学模型和环境模型
% 定义车辆动力学参数
m = 1000; % 质量
Cf = 16000; % 前轮侧向刚度
Cr = 18000; % 后轮侧向刚度
Lf = 1.2; % 前轴到重心距离
Lr = 1.8; % 后轴到重心距离
Vx = 10; % 车速

% 定义状态变量和控制变量
x = [0; 0; 0; Vx]; % 初始状态，分别为横向位移、横向速度、偏航角、纵向速度
u = [0; 0]; % 初始控制量，分别为前轮转角和后轮转角

% 定义预测时域和控制时域
Np = 10; % 预测时域
Nc = 2; % 控制时域

% 定义状态权重和控制权重
Q = diag([10, 100, 1, 1]); % 状态权重
R = diag([1, 1]); % 控制权重

% 定义约束条件
delta_max = 0.5; % 前轮转角限制
alpha_max = deg2rad(10); % 前轮侧偏角限制

% 定义 MPC 控制器
mpc_controller = mpc(tf({Cf, Cr}, {m*Lr, m*Lf+ m*Lr, m*Vx, 0}), Vx, Np, Nc, Q, R, [], [], [delta_max; alpha_max], [], []);

%% MPC 控制循环
for i = 1:100
    % 从传感器获取当前状态
    y = [0; 0; 0; Vx]; % 假设当前状态与初始状态相同
    
    % 更新 MPC 控制器并生成控制命令
    mpc_controller = mpc_controller.setref({[], [], [], []}, {0, 0, 0, 20}); % 设置期望轨迹
    u = mpc_controller(y);
    
    % 计算下一时刻状态
    x = vehicle_model(x, u);
    
    % 更新环境模型
    Vx = 10; % 假设车速不变
end

%% 车辆动力学模型函数
function x_next = vehicle_model(x, u)
    % 解算车辆运动学方程
    A = [0, 1, 0, 0;
         0, 0, -u(1), 0;
         0, 0, 0, 1;
         0, 0, (u(1)*Lr - u(2)*Lf)/(m*x(4)), 0];
    B = [0, 0;
         Cf/m, -Cr/m;
         0, 0;
         Lf*Cf/(m*x(4)), -Lr*Cr/(m*x(4))];
    x_next = A*x + B*u;
end

上述代码中，首先定义了车辆动力学模型参数、状态变量和控制变量、预测时域和控制时域、状态权重和控制权重、约束条件等参数。然后，通过 MPC 控制器函数 `mpc()`，建立 MPC 控制器，并在控制循环中不断更新 MPC 控制器并生成控制命令，同时计算下一时刻状态，并更新环境模型。最后，定义了车辆动力学模型函数 `vehicle_model()`，用于解算车辆运动学方程。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行参数调整和优化。

MPC车辆轨迹跟踪----理论推导

MPC（Model Predictive Control）是一种基于模型的控制方法，它通过对系统的动态模型进行预测，优化控制输入，从而实现对系统的控制。在车辆轨迹跟踪中，MPC可以通过预测车辆的运动轨迹，优化车辆的控制输入（如转向角、油门、刹车等），从而实现车辆沿着预定轨迹行驶。

具体来说，MPC车辆轨迹跟踪的理论推导可以分为以下几个步骤：

1. 建立车辆的运动模型，包括车辆的运动方程、状态变量和控制变量等。

2. 设计目标函数，包括轨迹跟踪误差、控制输入的平滑性、约束条件等。

3. 利用预测模型对未来时刻的状态进行预测，并将预测结果代入目标函数中，得到一个优化问题。

4. 通过求解优化问题，得到最优的控制输入，并将其应用于车辆上，实现轨迹跟踪控制。