C++实现MPC轨迹规划技术与动态障碍物处理

资源摘要信息:"基于C++实现的横纵向解耦MPC轨迹规划" 知识点: 1. MPC（Model Predictive Control）模型预测控制是一种先进的控制策略，它在每个控制周期内解决一个在线优化问题，以预测未来一段时间内的系统行为，并计算最优控制输入。MPC适用于处理多变量、多约束以及动态不确定性的控制问题，在工业过程控制、航空航天、机器人以及自动驾驶等领域得到了广泛的应用。 2. 横纵向解耦：在车辆轨迹规划中，将车辆的横向运动（如转向）和纵向运动（如加速和减速）进行解耦处理，可以简化控制器的设计。解耦策略使得横向控制器专注于车辆的转向控制，而纵向控制器则处理速度控制，这样可以提高控制系统的效率和可靠性。 3. C++编程语言：C++是一种静态类型、编译式、通用的编程语言，支持过程化编程、面向对象编程以及泛型编程。它具有高性能的特点，广泛应用于系统软件、游戏开发、实时物理模拟、操作系统等领域。在本项目中，C++被用于实现MPC控制器的算法。 4. CasADi工具：CasADi是一个开源的数学优化软件框架，它提供了一种高级语言，用于表示和解决优化问题。在本项目中，CasADi被用于构建和求解二次规划（QP）问题。 5. CMake构建系统：CMake是一个跨平台的自动化构建系统，它使用平台无关的CMakeLists.txt文件来配置和生成本地的构建环境，如Unix Makefiles、Visual Studio解决方案等。在本项目中，通过编写CMakeLists.txt文件来指定项目的构建规则，然后使用cmake命令生成构建系统。 6. 进程通信：进程间通信（IPC）是指至少两个执行中的进程通过某种机制进行消息传递或信号传递，以协调彼此的操作。在本项目中，车辆位姿信息的动态显示可能涉及到多个进程间的通信，确保实时数据可以被不同的程序模块访问和处理。 7. 自动驾驶框架：项目中提到了参考Openpilot及Apollo框架，这些是开源的自动驾驶平台，提供了丰富的自动驾驶技术解决方案，包括车辆控制、感知、决策等方面的功能。借鉴这些框架可以加速项目的开发进度，并保证设计的先进性和实用性。 8. 二次规划（QP）问题：QP问题是指在一个线性目标函数的约束下，最小化一个二次型的目标函数。QP问题在优化领域应用广泛，特别是在机器人路径规划、控制系统优化、经济学模型分析等领域。MPC轨迹规划中的优化问题往往被转化为QP问题进行求解。 9. 车辆运动学建模：车辆运动学描述了车辆在没有考虑质量、外力和力矩时的运动特性。在横纵向解耦的MPC轨迹规划中，需要建立简化的车辆运动学模型，以此来预测车辆在未来某个时间段内的位置、速度和加速度等状态。 10. 项目构建和测试过程：在项目目录下，通过cd build进入构建目录，执行cmake ..命令来生成Makefile文件，然后执行make命令进行项目的编译构建。测试是否安装成功则通过执行编译生成的main可执行文件来进行。这一系列操作保证了项目可以被正确构建和运行，从而进行轨迹规划的演示和验证。