基于MPC控制算法的自行车控制 MATLAB 仿真

自行车控制一直是研究者们关注的话题之一。在这篇文章中，我们将介绍基于模型预测控制（Model Predictive Control，简称MPC）算法的自行车控制 MATLAB 仿真。通过该仿真，我们可以了解MPC算法在自行车控制中的应用，并通过源代码实现控制系统。

MPC算法是一种优化控制方法，它根据系统的动力学模型和当前状态，通过在线求解一个优化问题来生成控制输入。在自行车控制中，我们的目标是设计一个控制器，使得自行车能够稳定地行驶，并实现期望的运动轨迹。

首先，我们需要定义自行车的动力学模型。自行车可以简化为一个单轴车辆模型，其中包含车辆的质量、惯性、车轮的半径等参数。通过对这些参数进行建模，我们可以得到自行车的状态方程和输出方程。

接下来，我们将使用MATLAB来实现MPC控制器。首先，我们需要定义控制器的参数，例如预测时域、控制时域、控制输入的限制等。然后，我们可以编写一个MPC控制器的函数，该函数接受当前状态和参考轨迹作为输入，并输出控制输入。在函数内部，我们使用MATLAB的优化工具箱来求解MPC问题。

下面是实现MPC控制器的示例代码：

function control_input = mpc_controller(current_state,