无人驾驶车辆模型预测控制的完整运行程序

资源摘要信息: "无人驾驶车辆模型预测控制" 是一本专注于无人驾驶技术领域中的模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）方法的专业书籍。本书详细介绍了模型预测控制在无人驾驶车辆中的应用，为读者提供了一套完整的理论框架和实际编程实现的案例。模型预测控制是一种先进的控制策略，它通过预测未来一段时间内的系统行为，不断优化当前时刻的控制动作，以实现对系统的精确控制。 无人驾驶车辆作为一种高度复杂的系统，其控制问题通常涉及车辆动力学、环境感知、决策制定等多个方面。模型预测控制因其能处理动态系统约束、多目标优化以及模型不确定性等问题而被认为是解决此类问题的理想控制策略。本书的程序源代码是使用Matlab语言编写，Matlab是一种广泛应用于工程计算的高性能编程语言，非常适合于模型预测控制的算法实现。 从无人驾驶车辆模型预测控制书本中摘录的程序代码，能够直接运行，提供了直接的学习和研究材料。该程序的运行验证了书中的理论和算法，有助于学习者更好地理解模型预测控制在无人驾驶车辆中的应用。此外，程序中可能包含了车辆动力学模型的建立、状态观测器的设计、路径规划算法以及避障策略等内容，这些都是无人驾驶车辆控制系统中不可或缺的部分。 从标签中我们可以提取出关键词：无人驾驶车辆、模型预测控制、车辆控制、无人。这些关键词集中体现了本书的主要研究方向和内容。无人驾驶车辆代表了当前汽车工业和智能交通系统研究的最前沿；模型预测控制作为一种高级的控制算法，在无人驾驶车辆领域中扮演着核心角色；车辆控制则是实现无人驾驶的关键技术之一；而“无人”则强调了无人驾驶的自主性，不依赖于人类驾驶员。 在无人驾驶车辆模型预测控制程序的实际应用中，研究者和工程师们需要考虑诸如车辆的实时性能、算法的计算效率、系统的稳定性与可靠性等关键问题。因此，本书的程序不仅在学术上具有较高的研究价值，对于工业界开发实际可用的无人驾驶系统也有着重要的参考意义。 文件名称列表中的 "无人驾驶车辆模型预测控制(龚)" 可能表示该资源是由某位名为龚的作者或编者负责整理或编写。这可能意味着书中的内容或者程序设计具有一定的个人风格或特定的教学目的。通过这样的命名方式，学习者可以更容易地追溯到书籍的来源或者相关的教学资源。 总结来说，这本书籍和相关程序为无人驾驶车辆的模型预测控制研究者和工程师提供了一个深入研究和实践的平台，涵盖了理论学习和实际操作的各个方面，是无人驾驶技术领域中的一份宝贵的参考资料。