MPC自行车模型在C++实现的自主车辆横向控制

资源摘要信息:"离散控制Matlab代码-MPC-for-Autonomous-Vehicle:C++中的自行车模型上的MPC" 该资源涉及的是模型预测控制（MPC）在自动驾驶车辆中的应用，具体是在C++环境下针对自行车模型实施MPC算法。以下是对资源中描述的知识点的详细解读： 1. 模型预测控制（MPC）： 模型预测控制是一种先进的控制策略，它将控制问题转换为优化问题。MPC通过使用一个预测模型来预测未来系统的行为，并在考虑输入和状态约束的情况下优化未来的控制行动。MPC的核心优势是能够处理系统约束和多变量控制问题。 2. 自动驾驶车辆中的MPC应用： 在自动驾驶领域，MPC被用于处理车辆的动态控制，如横向控制（横向位置和偏航角的控制），这对于保证车辆的安全行驶至关重要。MPC能够处理车辆在直线行驶、换道操纵以及避障情况下的横向动态。 3. 系统状态和输入： 在MPC控制中，系统状态包括横向速度、偏航角、偏航角率、Y位置（横向位置）以及上一时间步的转向角度。输入则是车辆的转向角，这是MPC控制算法需要决定的控制输入。 4. 离散时间状态空间方程式： MPC通常在离散时间框架下实现。状态空间方程式描述了系统状态随时间的演变。通过应用离散时间状态空间方程式，可以从当前状态和输入计算出新的系统状态。 5. C++代码实现： 资源中提到的代码使用C++实现MPC算法。C++是一种性能优越的语言，适合实现复杂的控制算法。代码使用本征库（Eigen库）进行矩阵计算，该库是C++中用于线性代数的一个高效库。 6. 无优化库的MPC实现： 该资源展示了不使用任何外部优化库的MPC实现方法。这意味着所有的优化工作都是通过算法自行实现的，例如通过计算成本函数的导数并将其设为零来找到最优输入。 7. 主文件与轨迹类型调整： 主文件提供了更改轨迹类型的能力，即直线控制、换道操纵和避障。用户可以调整主文件中的数据来观察不同条件下的车辆轨迹，例如车速、视界周期长度和计算时间步长等。 8. MATLAB绘图与数据传递： 虽然MPC算法是在C++中实现的，但轨迹的绘制是在MATLAB中完成的。通过调用MATLAB Engine，可以在C++中将数据传递到MATLAB环境，并利用MATLAB强大的绘图功能来显示结果。 9.Animate.m文件： Animate.m是一个MATLAB脚本文件，允许直接从C++代码中调用，用于执行MATLAB中的动画展示，提供了可视化MPC控制效果的方式。 10. 开源系统： 资源的标签“系统开源”表明该项目是开源的，这意味着源代码对公众是可用的，这有助于研究者和开发者学习、改进和扩展MPC在自动驾驶车辆控制中的应用。 总结来说，该资源为自动驾驶车辆的横向控制提供了一个基于MPC算法的C++实现框架，展示了如何在不同的驾驶情景下进行路径规划和控制，并在MATLAB中进行可视化。项目不依赖于外部优化库，而是利用了C++的计算能力以及MATLAB的绘图功能，这为研究和开发更高级的自动驾驶车辆控制策略提供了一个有价值的参考。