安全关键模型预测控制的Matlab实现及应用

资源摘要信息:"离散控制Matlab代码-MPC-CBF:J.Zeng，B。Zhang和K.Sreenath的‘具有离散控制屏障功能的安全关键模型预测控制’" 在深入分析提供的文件信息之前，有必要了解一些关键术语和概念，这些将构成文档中知识点的基础。 首先，“模型预测控制”（MPC）是一种先进的控制策略，它通过使用一个模型来预测未来的行为，并且在预测的基础上优化当前的控制动作。MPC在很多领域有应用，特别是在需要考虑动态系统约束的情况下。它通常用于过程控制、自动化工厂、机器人导航等。 “控制障碍函数”（CBF）则是一种用于确保系统状态保持在安全集内的方法。通过CBF，可以为系统设计出一种控制策略，确保在执行任务的过程中，系统状态不会违反特定的安全约束。 接下来，我们将根据文件的标题、描述和标签提供详细的IT知识点。 知识点一：模型预测控制（MPC） 模型预测控制是一种基于模型的控制策略，它在每个控制周期内解决一个有限时间最优控制问题。MPC的核心思想是利用模型来预测未来一定时间内的系统行为，并在此基础上进行优化，以得到当前时刻的最优控制律。MPC具有处理多变量控制问题、约束处理能力强、能预见未来动态行为的特点。 知识点二：控制障碍函数（CBF） 控制障碍函数是安全关键系统中用于确保系统在运行过程中满足安全约束的一种工具。CBF可以与MPC结合使用，形成一个安全增强的控制框架。通过在优化问题中引入CBF，可以使系统在满足性能要求的同时，避免违反安全约束，如碰撞避免、操作限制等。 知识点三：离散控制与离散时间控制屏障函数（DCBF） 在连续控制理论的基础上，离散控制是针对离散时间系统的控制方法。它在每个离散的时间点对系统状态进行采样，并根据这些采样数据计算控制输入。离散时间控制屏障函数（DCBF）是CBF在离散时间系统中的应用，它的目的是在每个控制周期内确保系统状态位于安全区域内。 知识点四：DCLF-DCBF控制策略 文件中提到的DCLF-DCBF策略是指将离散控制Lyapunov函数（DCLF）与DCBF结合的控制方法。DCLF是一种用于证明系统稳定性的方法，结合DCBF可以确保系统在满足稳定性的同时，也满足安全性要求。这种策略在有障碍物需要避开，同时需要到达指定目标位置时尤为重要。 知识点五：Matlab代码实现与开源 Matlab是一种广泛使用的高性能数值计算和可视化软件，它在工程和科学领域内被广泛应用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算。文件中提到的Matlab代码是实现上述控制策略的具体实例。此外，“系统开源”标签意味着代码已经被公开，便于其他研究人员和工程师访问、学习和修改，以用于进一步的研究或实际应用。 知识点六：参考文献 在学术和工程实践中，参考文献的引用非常重要，它有助于跟踪思想和技术的发展，也是对原创者工作的一种尊重和认可。文件中提供的参考文献信息，即曾军、张自行车和Koushil Sreenath在2021年美国控制会议（ACC）上发表的文章，详细描述了MPC-CBF的理论和实现，对于理解代码背后的方法论至关重要。 总结而言，文件提供了有关模型预测控制和控制障碍函数结合使用的Matlab代码实现，强调了在动态系统控制中安全性的重要性，并通过引用文章详细介绍了这些控制策略的理论基础。同时，这一开源资源的存在意味着它可以通过社区的贡献得到进一步的发展和改进。