基于Ubuntu和Python的模型预测控制实现

资源摘要信息:"Model Predictive Control（模型预测控制）是一种先进的控制策略，它利用模型对未来动态进行预测，并通过优化未来一定时间范围内的控制输入以达到期望的控制效果。模型预测控制在工业过程控制、飞行器控制、机器人运动规划等领域有着广泛的应用。 在操作系统方面，该资源支持Ubuntu 16.04和Ubuntu 14.04版本。Ubuntu是基于Debian的Linux操作系统发行版，广泛应用于服务器、桌面和嵌入式设备。它具有易于使用、高性能、稳定和安全的特点。 该资源依赖于Python编程语言，要求Python版本不低于2.7.6。Python是一种高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持，在科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域都非常流行。 为了运行和测试模型预测控制代码，还需要安装numpy、matplotlib和scipy等Python库。numpy是一个强大的数值计算库，提供高性能的多维数组对象以及相关的工具，是进行科学计算的基础库之一。matplotlib是一个用于创建静态、交互式和动画可视化的库，常用于数据可视化和作图。scipy是一个开源的Python算法库和数学工具，用于复杂科学计算，包含多个科学计算领域中的子模块。 测试轨迹生成的方法是在终端中切换到包含“scripts”文件夹的目录，然后通过Python脚本“main.py”来执行轨迹生成。脚本可以接受附加参数来控制行为，例如使用“--plot all”参数可以在运行时绘制末端执行器的位置，而“-t circle”参数则指定了跟踪平面圆轨迹。 运行MPC代码需要在终端中切换到名为“mpc_python”的目录。这表明该资源可能是一个包含了模型预测控制算法实现的项目，其中“mpc_python”文件夹可能包含了所有相关的Python代码和模块，用于实现模型预测控制的算法逻辑。 在文件名称列表中，“model_predictive_control-master”表明这是一个被压缩的项目文件，其最新版本位于“master”分支。在版本控制系统中，如Git，通常会有一个主分支（master或main），它是项目稳定和最新的代码版本。从文件列表中可以推断，这可能是一个开源项目，允许用户下载并参与到项目的开发中。 总结来说，该资源为用户提供了一个完整的模型预测控制工具集，包括所需的软件环境、依赖库、测试和运行代码。它适用于熟悉Python编程和具备一定控制理论知识的开发者和研究人员，特别是在需要利用模型预测控制解决实际问题的场合。"