mpc路径跟踪matlab
时间: 2023-08-15 10:09:18 浏览: 246
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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。
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