求助：MPC控制小车进行泊车，但是小车在泊车角点并没有进行倒车，请问这是什么原因，求大佬。

原创 已于 2025-03-06 15:38:23 修改
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#自动驾驶 #python

于 2025-01-23 11:28:26 首次发布

基于EKF和MPC的自动泊车场景建模开发及MATLAB工程项目线上支持
qVXoCsrH的博客
10-26 363
同时，我们利用MATLAB强大的功能和灵活性，实现了模型的实时仿真和测试，为项目的线上支持提供了强有力的支持。在自动泊车场景中，扩展卡尔曼滤波可以用于实时估计车辆状态，包括位置、速度、加速度等参数，从而为模型预测控制提供准确的输入。在扩展卡尔曼滤波和模型预测控制的应用中，我们需要考虑到这些因素，并采用相应的算法和技术来实现的精确控制。扩展卡尔曼滤波和模型预测控制是自动泊车场景建模开发的重要技术。通过这两个技术的应用，我们可以实现对自动泊车的实时预测和控制，提高泊车的精度和稳定性，提高泊车的效率和舒适性。
mpc模型预测控制从原理到代码实现mpc模型预测控制详细原理推导
vZyiWRdK的博客
12-06 4269
MPC模型预测控制是一种高级控制技术，它能够通过对系统未来行为的预测来实现对系统的控制，因此被广泛应用于各种需要高精度控制的场景，比如机器人控制、飞行器控制、汽车控制等。在建立模型时，需要考虑系统的变量、输入、输出、约束条件等因素，并确定系统的状态向量和输入向量，以及它们之间的关系。其中，N表示预测的时间步数，x表示系统状态，u表示控制输入，Ψ(x(N))表示终端状态的代价函数，L(x(i),u(i))表示中间状态的代价函数，f(x(i),u(i))表示系统的动力学模型，U(i)表示输入约束。
五、规划控制——基于MPC的车辆控制和轨迹规划（1）
无……风的博客
06-29 4122
本文将对基于MPC的车辆控制和轨迹规划进行研究。
泊车算法中的 路径规划和 控制模块
luoganttcc的博客
02-27 2023
实时计算与障碍物的TTC（碰撞时间），触发紧急制动（如ISO 21448预期功能安全标准）。：基于车辆运动学模型（如阿克曼转向几何）和车位几何参数，生成分段路径（如圆弧+直线组合）。：基于车辆线性化模型，设计状态反馈控制器，最小化横向偏差和控制量（转向角变化率）。：根据横向偏差（车辆当前位置与参考路径的垂直距离）和航向角偏差，计算方向盘转角。：在参考路径上选择一个“预瞄点”，计算车辆到达该点所需的曲率，转化为方向盘转角。：输入感知数据（如鸟瞰图），直接输出路径点序列（如使用CNN+RNN结构）。
MPC（模型预测控制）控制小车沿轨迹移动——C++实现
qq_42286607的博客
05-26 1万+
要求如下图所示，给定一条轨迹，要求控制小车沿这条轨迹移动，同时可以适用于系统带有延时的情况。注意，本篇文章只给出部分C++代码参考。 首先用运动学自行车模型（Kinematic Bicycle Model）对小车建模，设计相应的成本函数（cost function）和约束，之后利用OSQP求解二次规划问题，实现线性时变模型预测控制（Linear Time-Varying MPC）器。...
五、规划控制——基于MPC的车辆控制和轨迹规划（3）
无……风的博客
07-13 2371
本文将对MPC约束的构建、求解器问题转化以及优劣势的分析等进行研究。
【MPC】模型预测控制 | 在车辆控制中的应用（二）目标函数构建
Hello！大家好，我是清流君，愿我的分享能助您一臂之力。荣幸与您共探移动机器人世界！✨
08-12 1464
本文将探讨如何构建目标函数，以有针对性地优化车辆的运动行为。目标函数是优化控制中的核心概念，明确地表达了优化的目的以及期望车辆的行为。
MPC单步垂直泊车技术：Carsim与Matlab联合仿真下的自动泊车模型预测控制优化与实践
05-22
内容概要：本文详细介绍了使用模型预测控制（MPC）算法进行单步垂直泊车仿真的方法和技术。主要内容涵盖Carsim与Matlab联合仿真的准备工作，包括场景和车辆配置文件的设定；Simulink中的Stateflow用于实现纵向逻辑...
基于MPC技术的自动泊车与智能轨迹跟踪系统：智能驾驶的关键组件
05-26
首先阐述了MPC的基本原理及其在自动泊车中的应用，即通过构建数学模型预测车辆未来行为并优化控制策略，确保泊车的安全性和效率。接着讨论了MPC在车辆跟踪中的作用，强调其能帮助车辆实现实时、精准的轨迹跟踪，提高...
自主泊车算法
05-01
可以 实现自主泊车
基于MPC的平行泊车系统路径跟踪控制Simulink建模与实现
04-09
最后，通过Simulink搭建了运动学模型并进行了仿真验证，结果显示横向误差不超过5cm，航向角偏差控制在3度以内。 适合人群：从事自动驾驶、智能交通系统研究的专业人士，特别是对路径规划和控制算法感兴趣的工程师和...
汽车领域平行泊车技术：基于CARSIM和Simulink的单步MPC控制联合仿真研究 Simulink
05-16
内容概要：本文探讨了如何利用CARSIM和Simulink进行联合仿真，以实现单步平行泊车功能，并采用MPC（模型预测控制）技术进行控制。首先介绍了CARSIM和Simulink的特点及其在汽车控制系统开发中的应用。接着详细描述了...
MPC控制器(一)
BigDavid123的博客
06-27 2862
然后返回到和参考轨迹相减得到future error，将future error、代价函数、约束输入到优化器得到当前输入。经典控制理论没有系统解决控制约束问题，MPC就是比较系统解决控制约束的一种方法。（2）将控制序列的第一个元素u(k)到这个控制器里。（1）不断更新周围环境的信息，得到一个控制序列。（2）设置目标点在有效远离约束的地方。（3）在低于最高标准的条件下运作。（1）一开始就把约束放到设计里。（2）设置的目标不用放的很远。最优的控制量往往接近约束。（3）能够整体优化系统。（3）不断重复这个过程。
高速无人驾驶车辆防滑移MPC控制 学习笔记（未完结）
Drakie的博客
07-27 4598
考虑道路曲率、变步长的离散化方法； 实现了基于包络线的防滑移稳定性约束； 设计高速轨迹跟踪MPC算法； 适应不同道路条件和曲率；
自动驾驶——模型预测控制（MPC）理解与实践
热门推荐
wisdom_bob
07-12 5万+
当时在做路径跟踪、路径规划时，使用了MPC，通过项目的应用，对于MPC建立了一定的认识，但是一段时间过去后，认知又渐渐模糊了，当时学习过程中也是看了许多人的blog及代码才弄清楚，这里试图从理论到实践，对MPC进行一次回顾整理。 什么是MPC ...
自己动手写全套无人驾驶算法系列（三）机器人控制
qq_38588806的博客
05-01 2407
自己动手写全套无人驾驶算法系列（一）机器人控制 一、概述 1.1 系列整体概述： 本文介绍无人驾驶的主要几大控制算法，PID, PID+Review, MPC,按理算还应该有stanley control，LQR这些，但是目前类似扫地机器人这些，用单纯PID就够了，而对于无人驾驶汽车，百度主要也是PID和MPC，因为狭窄路段，倒车入库等PID就可以，而高速公路，跟车，车道保持等MPC就可以，所以...
Occ-LLM：利用基于占用的大语言模型增强自动驾驶核心
最新发布
qq_54556560的博客
06-10 686
   大型语言模型（LLMs）在机器人和自动驾驶领域取得了长足的进步。本研究提出了第一个基于占用的大型语言模型（Occ LLM），它代表了将LLM与重要表示相结合的开创性努力。为了有效地将占用率编码为LLM的输入，并解决与占用率相关的类别不平衡问题，我们提出了运动分离变分自编码器（MS-VAE）。这种创新方法利用先验知识在将动态对象输入到定制的变分自动编码器（VAE）之前将其与静态场景区分开来。这种分离增强了模型专注于动态轨迹的能力，同时有效地重建了静态场景。Occ LLM的有效性已在关键任务中得到验证，包
MPC控制小车python
01-15
### 使用 Python 实现 MPC 控制小车 为了实现模型预测控制 (MPC) 来控制小车，可以采用 `do-mpc` 这一库。该库提供了用于设置和求解优化问题的强大工具集。 #### 安装依赖包 首先安装必要的 Python 包： ```bash pip install casadi do-mpc matplotlib numpy scipy ``` #### 导入库并初始化参数 导入所需的模块，并设定基本的车辆状态变量以及控制器所需的相关参数。 ```python import numpy as np from casadi import * from do_mpc import controller, model, simulator # 创建连续时间动态模型对象 model_type = 'continuous' mpc_model = model.Model(model_type) # 定义状态变量 pos_x = mpc_model.set_variable(var_type='_x', var_name='pos_x') pos_y = mpc_model.set_variable(var_type='_x', var_name='pos_y') theta = mpc_model.set_variable(var_type='_x', var_name='theta') # 航向角 # 输入变量（即控制量） v = mpc_model.set_variable(var_type='_u', var_name='v') # 线速度 omega = mpc_model.set_variable(var_type='_u', var_name='omega') # 角速度 L = 0.3 # 假设的小车子轴距长度 dt = 0.1 # 时间步长 ``` #### 设置动力学方程 根据非线性自行车模型建立描述系统行为的动力学方程式[^1]。 ```python mpc_model.set_rhs('pos_x', v * cos(theta)) mpc_model.set_rhs('pos_y', v * sin(theta)) mpc_model.set_rhs('theta', omega) ``` #### 构建MPC控制器实例化配置 创建一个MPC控制器实例，并指定其内部使用的模型和其他重要属性，比如采样时间和阶段成本函数中的权重矩阵Q,R等[^2]。 ```python mpc_controller = controller.MPC(mpc_model) setup_mpc = { 'n_horizon': 20, 't_step': dt, 'state_discretization': 'collocation', } mpc_controller.setup(**setup_mpc) P = np.diag([1., 1., .1]) # 终端代价项 P=Qf Q = np.eye(3)*np.array([[1], [1], [.1]]) # 阶段代价项 Q R = np.eye(2)*np.array([[.1], [.1]]) # R mpc_controller.set_param( terminal_cost_P=P, stage_cost_Q=Q, stage_cost_R=R ) ``` #### 设定目标轨迹与约束条件 为使小车能够沿着给定路径行驶，需提供期望的位置序列作为参考输入；同时还需要考虑物理上的限制，例如最大转向角度或最高速度等。 ```python desired_trajectory = ... # 用户应自行准备此数据结构 def set_ref(t_now): ref_pos_x = desired_trajectory[int(t_now/dt)][0] ref_pos_y = desired_trajectory[int(t_now/dt)][1] ref_theta = desired_trajectory[int(t_now/dt)][2] return [ref_pos_x, ref_pos_y, ref_theta] mpc_controller.set_reference_callback(set_ref) mpc_controller.bounds['lower','_u','v'] = -1. mpc_controller.bounds['upper','_u','v'] = +1. mpc_controller.bounds['lower','_u','omega'] = -pi/4 mpc_controller.bounds['upper','_u','omega'] = +pi/4 ``` #### 执行模拟循环 最后一步是在主程序中通过不断更新当前测量到的状态信息来驱动整个控制系统工作，从而让虚拟环境下的无人驾驶汽车按照预定路线前进[^3]。 ```python simulator = simulator.Simulator(mpc_model) simulator.set_param(t_step=dt) for i in range(int(T_total / dt)): u0 = mpc_controller.make_step(x0) y_next = simulator.simulate(u=u0, t_cur=i*dt)[0] x0 = y_next['_x'].full().flatten() ```
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