无人驾驶——模型预测算法MPC - 简书

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#自动驾驶

于 2022-02-15 15:53:22 首次发布
博客围绕无人驾驶展开，重点提及模型预测算法MPC，该算法在无人驾驶领域有重要应用，是实现自动驾驶的关键技术之一。
无人驾驶车辆的MPC控制方法
weixin_40240807的博客
07-15 1702
基于状态空间方程的MPC控制器的基本原理及其工作流程如图所示，主要包括。从而，更远未来的控制输出对系统控制的价值很低，仅执行输出序列的中第一个控制输出。反馈校正部分是根据系统的反馈信息对下一步的预测模型部分和滚动优化部分进行校正以更接近实际。)作为初始参考，也即系统的预测和优化都是基于实时的反馈信息，自然而然地实现了反馈校正。个时刻的状态逐渐镇定，且避免控制量引起系统的剧烈变化，设计优化性能指标函数。MPC的目标代价函数通常选取为状态变量与控制变量的二次型函数的优化问题。个时刻的状态表达式。
MPC算法
吴建明wujianming_110117
05-12 1万+
MPC算法 一. 引言 在工程技术方面，MPC全称可指Model Predictive Control模型预测控制（又称RHC, Receding Horizon ）。 模型预测控制算法 一种进阶过程控制方法，自1980年以来开始在化工炼油等过程工业得到应用，并在经济领域开始得到应用。 MPC是一种多变量控制策略，其中涉及了： 过程内环动态模型；控制量的历史数值；在预测区间上的一个最优值方程J。最优控制量可由以上各量求出。 MPC最大的特点在于，相对于LQR控制而言，MPC可以考虑空间状态变量的各种
无人驾驶车辆MPC控制算法程序
12-26
龚建伟第二版书中可行的程序，遇到问题大家一起留言讨论进步学习。
【MPC】基于模型预测控制MPC无人驾驶车辆轨迹跟踪附Matlab仿真
m0_57702748的博客
01-03 1902
模型预测控制 (MPC) 是一种先进的控制技术，广泛应用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪。MPC 能够预测车辆在未来一段时间内的运动状态，并根据预测结果计算出最优的控制输入，从而使车辆能够准确地跟踪预定的轨迹。MPC 是一种先进的控制技术，广泛应用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪。MPC 能够预测车辆在未来一段时间内的运动状态，并根据预测结果计算出最优的控制输入，从而使车辆能够准确地跟踪预定的轨迹。MPC 在无人驾驶车辆轨迹跟踪中具有许多优点，如预测性、鲁棒性、可扩展性等。
MPC控制算法
最新发布
weixin_42260296的博客
09-28 1122
本文介绍了模型预测控制(MPC)算法的基本原理。MPC是一种基于二次优化的过程控制方法，适用于线性和非线性系统。文章首先建立了线性离散系统的数学模型和增量形式，推导了预测方程，定义了预测时域和控制时域。重点阐述了目标函数的构建方法，包括误差追踪和稳定性调节的权衡，并给出了二次优化的求解过程。通过定义预测控制增益系数，将优化结果转化为实际控制量。文章详细说明了MPC算法的执行流程，包括初始化、状态测量、误差计算和控制量更新等步骤。最后分析了MPC算法的结构特性，指出其具有"前馈-反馈"的复
简单介绍MPC算法
嵌入式行业打工人，不定期更新博客。
05-13 3511
**反馈控制**：虽然优化的是未来控制序列，但实际执行时是基于最新测量的反馈信息进行校正的，结合了前馈控制的前瞻性和反馈控制的稳定性。- **处理约束**：MPC能够自然地纳入状态变量和控制输入的约束条件，如物理限制或安全要求，这是其在工程应用中的一大优势。- **滚动优化**：在每个时间点重新优化，保证了控制策略的实时性和适应性。- **工业过程控制**：如化工厂、炼油厂中的温度、压力控制。- **自动驾驶**：路径跟踪、速度控制、自适应巡航等。- **航空航天**：飞行器轨迹优化、燃料管理。
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整车控制的MPC算法,mpc算法原理,matlab
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基于MPC算法的整车控制器实现，carsim-matlab联合仿真建模。
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北京理工大学出版社，无人驾驶车辆MPC控制
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mpc预测控制算法 用于理解模型预测控制 希望有所帮助
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基于matlab SIMULINK模型实现自适应模型预测控制，Adaptive MPC controllers adjust their prediction model at run time to compensate for nonlinear or time-varying plant characteristics. To implement adaptive MPC, first design a traditional model predictive controller for the nominal operating conditions of your control system, and then update the plant model and nominal conditions used by the MPC controller at run time. For more information, see Adaptive MPC. After updating, the plant model and nominal conditions remain constant over the prediction horizon.
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君君的博客
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mpc算法
【无人驾驶】无人驾驶车辆模型预测MPC、非线性NMPC轨迹跟踪双移线、圆形轨迹、直线、弯道
qq_59747472的博客
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无人驾驶车辆的轨迹跟踪是其安全性和可靠性的关键因素。精确、稳健的轨迹跟踪算法能够使车辆在各种复杂路况下，例如双移线、圆形轨迹、直线及弯道等，实现平稳、安全的行驶。模型预测控制(MPC)及其非线性变体(NMPC)因其能够有效处理约束条件和预测未来系统状态的特点，成为解决这一问题的有力工具。本文将深入探讨MPC和NMPC在无人驾驶车辆轨迹跟踪中的应用，重点分析其在双移线、圆形轨迹、直线和弯道等典型场景下的性能表现及优缺点。一、 无人驾驶车辆动力学模型精确的车辆动力学模型是MPC和NMPC算法的基础。
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