机械臂模型预测控制matlab

机械臂模型预测控制(MPC)是一种常用的控制方法，通过建立预测模型和问题模型，利用优化来实现控制。MPC在控制领域有广泛的应用。在Matlab中，有几个常用的MPC工具箱，包括MPC toolbox、μAO-MPC、Acado toolkit和YANE Multi-Parametric Toolbox。这些工具箱提供了用于建立和求解MPC问题的函数和工具。

MPC的基本流程包括以下几个步骤：
1. 建立预测模型：通过找到连杆机械手的状态空间方程，可以得到机械臂的动态模型。
2. 离散化状态方程：将连续的状态方程离散化，将时间划分成一系列离散的时间点。
3. 求解状态方程：将离散化的状态方程写成矩阵形式，通过求解矩阵方程来得到机械臂的状态。
4. 建立问题模型：根据控制要求，建立优化问题模型，例如通过选择适当的目标函数和约束条件。
5. 解决优化问题：利用求解优化问题的方法，如线性规划或非线性规划，得到最优控制输入。
6. 优化控制：将得到的最优控制输入应用到机械臂系统中，实现对机械臂的控制。

MPC在机械臂控制中的应用可以通过上述流程来实现。通过建立机械臂的动态模型和问题模型，利用优化方法得到最优控制输入，从而实现对机械臂的模型预测控制。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [2 Link机械手的模型预测控制：模型预测控制-matlab开发](https://download.csdn.net/download/weixin_38551205/19269255)[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: 50%"]
- *2* *3* [移动机器人运动规划(八)--模型预测控制在运动规划的应用](https://blog.csdn.net/weixin_43619346/article/details/107331716)[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: 50%"]
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