mpc路径跟踪matlab
时间: 2023-08-15 12:09:18 浏览: 219
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。
相关问题
差速小车mpc路径跟踪matlab程序
差速小车的模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)是一种在MATLAB中用于路径跟踪的高级控制策略。它通过构建车辆动力学模型,预测未来一段时间内的系统行为,并优化一个目标函数来选择最佳控制输入,使得小车能够尽可能准确地沿着预设的轨迹行驶。
在编写这样的程序时,通常包括以下步骤:
1. **建立车辆动力学模型**:MATLAB提供了Simulink环境,可以创建包含轮速、转向角等状态变量的差分方程模型,描述小车如何响应加速度和方向盘输入。
2. **路径跟踪模型设计**:创建一个参考路径,并将它转换成适当的状态空间形式,如位置和方向。这个模型会作为MPC的目标函数的一部分。
3. **MPC算法实现**:使用`mpc`工具箱中的函数,比如`mpcsetup`和`mpc`, 设定优化问题,包括预测期长度、控制约束和性能指标(如最小跟踪误差)。
4. **在线优化**:在实时运行时,不断采集车辆当前状态,预测未来的动态,然后求解优化问题,得到下一时刻的最佳控制指令。
5. **反馈控制**:应用优化结果到实际车辆上,调整左右车轮的速度和转向角度,使小车向预定路径靠近。
mpc船舶轨迹跟踪 matlab
MPC(模型预测控制)是一种高级控制策略,它可以在系统的内部进行优化,通过优化控制输入来使系统实现最优性能。下面是一个简单的欠驱动船舶轨迹跟踪示例:
1. 在Matlab中加载代码和数据
要运行这个示例,需要下载并解压缩引用中提供的文件,并在Matlab中打开Main.m文件,然后运行它。这个文件包含了轨迹定义、MPC参数设置和初始状态设置等内容。在运行之前,需要确保所有的函数和类都在Matlab路径中。如果有任何问题,请确保正确设置Matlab路径;
2. 设计船舶模型和控制器
这个示例中使用的船舶模型是一种简单的欠驱动船舶模型。模型预测控制器使用船舶的位置和速度信息,以及设定的航迹点,计算出一个最优的控制输入。这个控制器是基于数学模型和多项式逼近的,它可以预测船舶的未来状态,并优化控制输入,以最小化状态误差和控制输入。
3. 运行模拟并可视化结果
在运行Main.m文件之后,会得到一个包括船舶轨迹、设定航迹、船舶朝向和控制输入等信息的图形。可以看到,在船舶到达设定航迹点时,它会自动转向并继续前进,以跟踪设定航迹。