mpc模型预测控制c++

### 使用C++实现模型预测控制(MPC)

#### MPC简介

模型预测控制是一种先进的过程控制系统，它利用系统的动态模型来预测未来的输出并优化当前输入以满足特定性能指标。该方法能够处理多变量约束下的复杂工业过程，并广泛应用于化工、汽车以及机器人等领域[^1]。

对于基于C++的MPC实现而言，《Model Predictive Control: 理论、计算与设计》提供了详细的理论基础和技术细节描述，有助于理解如何构建高效的控制器算法[^2]。

#### 控制工具箱(The Control Toolbox, CT)

为了简化开发流程并提高效率，《Control Toolbox (CT)》是一个专为建模、控制、估计、轨迹规划及MPC而设的C++库。此库适用于广泛的动态系统类别，尤其针对机器人学领域进行了特别的功能增强。通过集成线性代数运算、数值求解器等功能模块，开发者可以更便捷地创建自定义的MPC应用实例[^3]。

下面给出一段简单的代码片段用于展示基本框架：

#include <iostream>
// 假定已经包含了必要的头文件和命名空间声明

int main() {
    // 初始化参数设置
    double sampling_time = 0.1; // 设置采样时间间隔
    
    // 定义状态矩阵A、输入矩阵B以及其他相关系数...
    
    // 构造MPC对象
    auto mpc_controller = std::make_shared<MPCController>(/* 参数列表 */);
    
    while(true){
        // 获取实时测量数据
        
        // 计算最优控制序列
        VectorXd u_optimal;
        try{
            u_optimal = mpc_controller->computeOptimalInput(/* 输入参数 */);
        }catch(const Exception& e){
            std::cerr << "Error during computation:" << e.what();
            break;
        }
        
        // 应用第一个时刻的最佳控制量给被控对象
        
        // 更新内部状态估计值
        
        usleep(sampling_time * 1e6); // 按照设定的时间周期循环执行
    }

    return 0;
}

上述伪代码展示了使用C++编写的一个典型MPC程序结构，其中涉及到了核心组件如`MPCController`类的设计及其成员函数`computeOptimalInput()`的应用场景模拟。实际项目中还需要考虑更多因素比如鲁棒性和稳定性等问题，在此基础上可进一步探索诸如管状MPC等改进型方案[^4]。