mpc路径跟踪matlab

在MATLAB中实现MPC（Model Predictive Control）的路径跟踪可以按照以下步骤进行：

1. 定义车辆模型：根据实际情况，选择一个适当的车辆模型，例如单轮模型、双轮模型等。

2. 确定状态和输入：根据车辆模型，定义状态和输入变量。状态变量可以包括车辆位置、姿态、速度等，输入变量可以包括车辆转向角度、加速度等。

3. 确定控制目标和约束：定义路径跟踪的控制目标，例如距离路径中心线的偏差、方向偏差等。同时，还需要考虑车辆的物理限制，例如最大转向角度、最大加速度等。

4. 构建预测模型：将车辆模型进行离散化，并根据控制目标和约束构建MPC的预测模型。这个模型可以用于预测未来一段时间内车辆的状态和输入变量。

5. 设置代价函数：定义一个代价函数，用于衡量当前状态和输入变量与控制目标的差异。代价函数可以包括路径偏差、方向偏差、控制输入变量的平滑性等。

6. 运行MPC控制器：在每个控制周期内，使用MPC控制器计算最优的控制输入。这可以通过数值优化方法来实现，例如二次规划（QP）。

7. 实时控制：根据MPC控制器计算得到的控制输入，实时控制车辆的转向和加速度，以实现路径跟踪。

需要注意的是，上述步骤仅为一般性的实现流程，具体的实现细节可能会根据具体的应用场景和要求有所不同。此外，在MATLAB中还有一些现成的MPC工具箱可以使用，例如Model Predictive Control Toolbox，它提供了一些方便的函数和工具来实现MPC控制器。