无人车模型预测控制matlab
时间: 2023-08-23 19:17:45 浏览: 58
无人车模型预测控制是一种控制方法,它利用车辆的动力学模型和预测模型来进行多步预测,并根据预测结果进行优化控制。在MATLAB中,可以使用预测控制工具箱来实现无人车的模型预测控制。
模型预测控制的主要步骤包括预测模型、滚动优化和反馈矫正。预测模型是根据车辆的动力学模型建立的,它可以预测车辆在未来一段时间内的状态和轨迹。滚动优化是指在每个控制周期内,根据当前状态和预测模型,通过优化算法来计算最优的控制输入。反馈矫正是指根据实际测量的车辆状态和预测模型的差异,对控制输入进行修正,以提高控制的精度和鲁棒性。
在MATLAB中,可以使用预测控制工具箱中的函数和工具来实现无人车的模型预测控制。例如,可以使用mpc函数来创建一个模型预测控制器对象,并设置控制器的参数和约束条件。然后,可以使用simulate函数来模拟无人车的运动,并根据预测模型和优化算法来计算控制输入。最后,可以使用plot函数来可视化无人车的轨迹和控制输入。
如果你想了解更多关于无人车模型预测控制在MATLAB中的实现方法,可以参考一些相关的教程视频和学习资料,如北京理工大学无人驾驶技术课程和MATLAB实现模型预测控制的B站链接\[2\]。此外,还可以参考一些相关的论文和书籍,如《无人驾驶车辆的模型预测控制》和《无人驾驶车辆模型预测控制(第二版)》\[2\]。
总之,无人车模型预测控制是一种基于车辆动力学模型和预测模型的控制方法,可以在MATLAB中使用预测控制工具箱来实现。通过预测模型、滚动优化和反馈矫正,可以实现对无人车的精确控制和轨迹跟踪。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【MATLAB】无人驾驶车辆的模型预测控制技术(精简讲解和代码)【运动学轨迹规划】](https://blog.csdn.net/weixin_44044411/article/details/107969423)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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