MATLAB与C++实现MPC模型预测控制源码及应用示例

资源摘要信息:"本资源为使用MATLAB实现的模型预测控制（MPC）的完整示例，包括原理介绍和代码实现。MPC是一种高级控制策略，广泛应用于工业过程控制、汽车、航空航天等领域。它能够处理多变量控制问题，预测未来的系统行为，并在给定的时间范围内进行优化，以满足特定的性能目标。 本资源通过MATLAB的quadprog函数实现了线性MPC功能，并提供了四个基于此功能的MPC控制演示（Demo）： 1. 双积分控制（Double Integrator Control）：双积分系统是动态系统建模的一个基本例子，通常用于模拟具有惯性和质量的简单物理系统。MPC可用于调整控制器的增益以达到期望的位置或速度。 2. 倒立摆控制（Inverted Pendulum Control）：倒立摆是一个典型的非线性、不稳定的系统，是控制理论中的一个经典问题。MPC能够保持摆杆在不稳定平衡点上方的控制。 3. 车辆云动学模型控制（Vehicle Path Planning Control）：车辆云动学模型考虑了车辆动力学特性，MPC可以用来规划车辆的行驶路径，并确保按照既定轨迹安全行驶。 4. 车辆动力学模型控制（Vehicle Dynamics Control）：这项控制关注车辆的速度、加速度和转向等动力学参数，MPC通过优化来实现车辆稳定性和操纵性的提升。 在资源中还新增了基于C++的MPC实现，这为需要在性能敏感的环境中运行MPC算法的用户提供了选择。C++实现依赖于Eigen库（用于矩阵运算）和qpOASES库（用于求解二次规划问题）。C++版本的代码相比MATLAB版本可能在执行速度和资源占用上有优势，适合实时控制系统或嵌入式系统使用。 该资源包含的文件名MPC-master表明它可能是源代码的主版本，用户可以通过该名称快速识别代码库的主要版本状态。文件名的命名规则有助于版本控制和项目管理，通常"master"指代主分支或稳定版本。 整个资源对于学习和掌握MPC算法及其在不同控制场景中的应用具有重要的参考价值，无论是对于研究人员、工程师还是学生，都是难得的实践材料。通过本资源，用户不仅可以了解MPC的理论基础，还可以通过实际的代码示例和演示来加深理解并实现自己的控制项目。" 标签"matlab 软件/插件 范文/模板/素材"反映了该资源包含的内容是针对MATLAB用户的一个实用工具集，具有教育和实战应用的双重价值。资源的适用对象广泛，对于初学者到专业人员均有一定的帮助。 注意：在使用本资源时，用户应熟悉MATLAB编程环境、模型预测控制的基础知识，以及C++编程和相关库的使用。此外，资源中的C++实现可能需要用户具备一定的编译和运行环境配置能力。