mpc python

MPC（Model Predictive Control）是一种控制方法，它通过在每个时间步骤上优化一个预测模型来生成控制策略。在无人车轨迹跟踪中，MPC可以用于生成车辆的控制指令，以实现期望的轨迹跟踪效果。

在Python中，可以使用凸优化库cvxopt来求解MPC问题。具体而言，可以将MPC问题转化为一个凸优化问题，并使用cvxopt库中的函数进行求解。此外，还可以使用OSQP库，它是一个用于求解二次规划问题的运算符分裂求解器，也可以用于求解MPC控制器的问题。

关于如何在Python中实现MPC控制器，可以参考OSQP官方文档中的示例，其中包括了一个关于使用MPC控制器控制四旋翼飞行器的示例。

如果在使用MPC控制器的过程中遇到错误，有时可以通过更换src/json.hpp文件来解决。你可以在百度网盘上下载json.hpp文件，并将其替换项目src目录下的旧版json.hpp文件。下载地址为：https://pan.baidu.com/s/1Szza1CiOVlw2ULf_qUDNew \[提取码 9osc\]。

希望以上信息对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [无人车系统（十一）：轨迹跟踪模型预测控制(MPC)原理与python实现【40行代码】](https://blog.csdn.net/u013468614/article/details/103519721)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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