MPC算法仿真

原创 已于 2025-09-25 16:48:09 修改 · 128 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#MPC

于 2025-09-23 11:36:59 首次发布

开源代码：

https://gitee.com/zzzhpzhp/mpc_demo

commit id：3c97a2c9e84a3bec5815b0a244b1c5bdf9aae414
效果：

MPC算法仿真

MPC 8字路径跟随

MPC跟踪路径

nullptr___
关注
路径跟踪 | 图解模型预测控制MPC算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
FRIGIDWINTER的博客
07-02 6769
模型预测控制MPC是一种先进的控制策略，广泛应用于工程领域。它通过建立动态系统的数学模型，并基于当前状态进行预测，优化未来一段时间内的控制动作，以达到最优的控制效果。本文基于差速轮式移动机器人，推导MPC在路径跟踪问题的应用，并给出ROS C++/Python/Matlab三种实现加深理解
Simulink中实现基于MPC算法的无人机路径跟踪与避障仿真建模
MHD0815的博客
04-25 943
工作原理MPC利用系统的动态模型，在每个采样时刻预测未来一段时间内的系统行为。它通过求解一个优化问题来生成控制输入序列，该优化问题通常包括路径跟踪误差、控制输入能量以及障碍物约束等目标。优势多目标优化：可以同时考虑路径跟踪、避障和动力学约束。实时性：适用于复杂动态环境中的在线优化。灵活性：能够处理非线性系统和多种约束条件。应用路径跟踪：使无人机沿着预定路径飞行。避障：在动态环境中实时调整路径以避开障碍物。
MPC算法学习
君君的博客
12-16 3427
mpc算法
python实现MPC算法
weixin_45570158的博客
09-06 1624
模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种先进的过程控制方法，它在每个采样时间点上，基于当前的系统状态和未来输入（控制变量）的预测，计算出一个有限时间范围内的最优控制序列。
基于强化学习的MPC模型预测控制算法仿真,并应用到车辆变道轨迹跟踪控制领域
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
01-12 9813
强化学习算法的核心功能是通过与外部环境的交互学习，即根据环境的变化，不断的指导控制器做出最优的控制策略，使得整个系统实时的适应外部环境的变化，从而实现最佳控制效果。基于强化学习的控制器，其通过设计一个奖励函数对外部环境改变所做出的控制决策所对应的控制性能进行评价，使得系统的控制效果在当前环境状态下达到最大奖励，即最优控制效果。预测模型通过预测未来的控制序列来实现模型预测控制，但其极易受到外部干扰因素影响，因此传统的预测模型如ARIMA模型，BP神经网络模型等无法满足实际控制需求，且算法复杂度较高。
MPC预测算法介绍
hzp666的博客
11-14 2625
MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）是一种先进的控制策略，广泛应用于工业过程控制、汽车动力系统、能源管理等领域。
MPC的横向控制与算法仿真实现
jianmo的博客
04-23 3415
模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）作为一种先进的控制策略，因其在处理多变量系统、非线性系统以及约束条件下的优越性能，被广泛应用于车辆横向控制领域。
无人驾驶车辆MPC控制算法程序完整实现
weixin_32535825的博客
04-29 1868
无人驾驶汽车的硬件系统集成是将多个复杂的硬件组件整合成一个高效协同工作的整体。这包括但不限于感知系统（如雷达、摄像头、激光雷达等），控制系统（如ECU、线控转向、线控制动等），计算平台（如GPU、FPGA、专用AI处理器等），以及通信模块（如V2X通信系统）。每一个组件都必须精确地执行其功能，并且与其他组件无缝集成，以确保整个系统的响应速度、精确度和可靠性符合安全标准。
MPC算法学习(1)
热门推荐
aliezaliezaliez的博客
07-19 2万+
关于MPC算法的一些基础学习
电力电子领域三相逆变器FCS-MPC算法仿真及其应用
05-13
随后重点讲解了FCS-MPC算法的设计思路，包括目标函数的设定、优化求解方法以及最终的控制实现步骤。文中强调了仿真前必须先执行初始化脚本文件以确保正确配置参数。此外，还展示了部分MATLAB代码片段用于解释关键...
整车控制的MPC算法,mpc算法原理,matlab
09-10
描述中提到的"基于MPC算法的整车控制器实现，carsim-matlab联合仿真建模"，意味着开发人员使用了专业的汽车动力学仿真软件CarSim与MATLAB/Simulink进行联合仿真。CarSim可以精确模拟车辆在各种工况下的动态行为，而...
基于Matlab的MPC算法仿真资源
本资源标题“mpc算法资源_lovelyaev_matlab_predictivecontrol_MPC_”明确指出了该资料包聚焦于MPC算法的实现，并以Matlab为开发平台，结合仿真手段展示其工作原理和应用方式。描述中提到“mac Model predictive ...
jmeter DSL 2.0支持压力测试和接口测试
12-04
jmeter DSL 2.0支持压力测试和接口测试
【Egg.js 管理系统】后台全功能 + MySQL 适配 + 直接部署 + 高下载！亲测可用！.zip
12-04
【Egg.js 管理系统】后台全功能 + MySQL 适配 + 直接部署 + 高下载！亲测可用！.zip
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法（OCSSA），用于优化变分模态分解（VMD）的参数，进而结合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型，实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证，通过优化VMD的模态数和惩罚因子，有效提升了信号分解的准确性与稳定性，随后利用CNN提取故障特征，BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系，最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群：具备一定信号处理、机器学习基础，从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题，实现参数自适应优化；②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率；③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现过程，深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑，重点关注参数优化与故障分类的联动关系，并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
这是一个基于Vuejs框架构建的现代化前端尺寸测量与响应式设计辅助工具项目_它专注于提供精准的网页元素尺寸测量视口分析CSS像素计算设备模拟与响应式断点调试功能_旨在帮助前.zip
12-04
这是一个基于Vuejs框架构建的现代化前端尺寸测量与响应式设计辅助工具项目_它专注于提供精准的网页元素尺寸测量视口分析CSS像素计算设备模拟与响应式断点调试功能_旨在帮助前.zip
基于VSCode跨平台开发环境的Boost多线程库实践项目_通过mutex互斥锁与condition条件变量实现多线程同步控制_创建两个独立运行的读线程与两个并行执行的写线程_确.zip
12-04
基于VSCode跨平台开发环境的Boost多线程库实践项目_通过mutex互斥锁与condition条件变量实现多线程同步控制_创建两个独立运行的读线程与两个并行执行的写线程_确.zip
毕业设计基于深度学习的旅游推荐系统设计与实现源码+PPT材料+演示视频.zip
最新发布
12-04
毕业设计基于深度学习的旅游推荐系统设计与实现源码+PPT材料+演示视频.zip
「局域网文件快递站」Python/Flask 源码+部署指南
12-04
- 适用场景：内网隔离/无法用网盘，团队快速传包、PPT、日志。 - 功能亮点：多文件上传、单个/批量（ZIP）下载、过期自动清理、大小限制；浏览器即用，无需账号。 - 技术栈：Python 3 + Flask + Bootstrap，结构清晰，可二次开发。 - 交付内容：完整源码、依赖说明、运行步骤（局域网访问示例），可选 PyInstaller 可执行包/二维码下载扩展指引。 - 购买理由：轻量易改、即拿即用，适合作为团队小工具或学习案例。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值