Matlab集成C代码实现模型预测轮廓控制器MPCC

资源摘要信息:"Matlab集成C代码实现MPCC算法用于自动赛车控制 本资料详细介绍了如何在Matlab环境中集成了C语言编写的模型预测轮廓控制器（Model Predictive Contour Control，MPCC），用于自动赛车的路径跟踪。该算法由苏黎世联邦理工学院自动控制实验室（Institute for Dynamic Systems and Control, IfA）开发，它利用模型预测技术，确保赛车能够准确地遵循一条预定的参考路径。 MPCC控制器的基本原理： MPCC是一个高级控制算法，它通过预测未来一段时间内的车辆行为，来计算最优控制输入，使得赛车能够尽可能快地沿着预定路径行驶，同时遵守路径约束和动力学限制。控制器利用积分器生成一个近似的进度变量θ，来模拟车辆沿路径的进展，这个θ变量通过滞后误差耦合到实际动力学模型中。 关键组成部分和计算公式： - 参考路径：由参考路径的全局位置X_ref和Y_ref定义，MPCC负责使赛车尽可能贴近这条路径。 - 滞后误差：定义为e_1，它表示实际位置与参考路径之间的偏差，并且会影响成本函数的计算。 - 轮廓误差：即横向误差，是参考路径的横向偏差，这个误差值同样会被纳入成本函数考虑。 - 成本函数：优化问题的目标函数，用于平衡进度的最大化和输入速率的惩罚。 - 约束条件：包括确保赛车不偏离轨道的路径约束，以及对车辆状态、输入和输入速率的各种界限。 车辆动力学模型： MPCC算法中所使用的车辆模型基于非线性的魔术公式轮胎模型，以及自行车模型来描述车辆的动力学行为。这些模型考虑了车辆的全局位置(X, Y)、前进方向phi、纵向速度v_x、横向速度v_y和偏航率ω。此外，还定义了增强状态θ，用以近似车辆沿路径的进度。 输入变量： - 传动系占空比d - 转向角增量 - 沿参考路径的速度v_the 集成C代码到Matlab的方法： 在Matlab中集成C代码通常涉及使用Matlab的mex功能，这允许Matlab调用编译后的C代码模块。为了将MPCC算法的C代码集成到Matlab中，首先需要将C代码编译成Mex文件，然后在Matlab脚本中调用这些函数。此过程可能需要处理Matlab与C代码之间的数据类型转换和内存管理问题。 系统开源特性： 该资料还表明，该MPCC控制器系统是开源的。这意味着开发者社区可以自由地访问、使用、修改和分发该系统，以促进研究和教育目的。开源特性通常伴随着项目文档、用户指南以及一系列的社区支持资源，这些都是开发此类控制器的关键支持。 文件名称列表： 文件名"MPCC-master"暗示这是一个包含了源代码和相关资源的主目录文件夹。文件列表可能包括源代码文件、项目配置文件、示例脚本、测试案例以及可能的用户文档等。 总结来说，本资料提供了一个高级的自动赛车控制器——模型预测轮廓控制器的实现框架，涵盖了从理论到实际集成的各个方面，包括控制器的工作原理、车辆动力学模型、成本函数和约束条件等，并强调了这一算法的Matlab与C语言的集成方法和系统的开源属性。"