Apollo代码学习(六)—模型预测控制(MPC)_follow轻尘的博客-优快云博客_mpc代码

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#学习 #自动驾驶 #人工智能 #c++

本文将带你走进Apollo源码，探讨MPC模块如何实现车辆路径跟踪，通过实例解析MPC算法在自动驾驶中的关键步骤。跟随博主了解MPC代码实现细节，提升自动驾驶技术理解。
apollo学习之---横向控制MPC理论学习
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09-03 3321
关于MPC控制算法，在控制部分，已经有详细的MPC算法的详细解释和说明，这里就不再多说了，可以自行查阅。
Apollo MPC横纵向耦合控制学习笔记
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模型预测控制的缺点_开发者说丨Apollo代码学习—模型预测控制（MPC)
weixin_39825854的博客
11-22 5025
知识点敲黑板，本文需要学习的知识点有加速度补偿转向速度前轮转角控制量状态量动态模型MPC(模型预测控制)是一种先进的过程控制方法，在满足一定约束条件的前提下，被用来实现过程控制，它的实现依赖于过程的动态模型(通常为线性模型)。在控制时域(一段有限时间)内，它主要针对当前时刻进行优化，但也考虑未来时刻，求取当前时刻的最优控制解，然后反复优化，从而实现整个时域的优化求解。Apollo中用到了...
开发者说 _ Apollo代码学习—MPC与LQR比较.pdf
05-04
Apollo 代码学习中，MPC（模型预测控制）和 LQR（线性二次调解器）是两种常用的控制器。本文将对 MPC 和 LQR 进行比较，讨论它们在状态方程、控制实现、目标函数和工作时域等方面的相似和不同之处。 一、状态方程 ...
apache-apollo-1_mqtt_MQTT测试_coaloyj_MQTTjava_apache-apollo-1.7.1
09-11
标题"apache-apollo-1.7.1_mqtt_MQTT测试_coaloyj_MQTTjava_apache-apollo-1.7.1"表明这个压缩包包含的是Apache Apollo 1.7.1版本，该版本支持MQTT协议，并且可能包含一个名为"coaloyj"的MQTT Java客户端用于进行...
论文+程序 基于动态车辆模型的 Baidu Apollo lqr和mpc横向控制算法Analyzed Baidu Apollo
05-16
深入分析了基于动态车辆模型的百度Apollo平台上的线性二次调节器(LQR)和模型预测控制(MPC)横向控制算法。通过对这两种算法的比较研究，揭示了它们在处理车辆横向控制问题时的性能差异和适用场景。文章提供了详细的...
模型预测控制（model predictive control）
07-11
模型预测、自动控制领域大牛Alberto Bemporad的博士课程讲义，内容为MPC模型预测控制，讲解了MPC的基本概念，线性系统的MPC理论
百度Apollo5.0控制模块代码学习（八）MPC控制
wwyklnh的博客
08-02 7199
1 序言 对MPC控制算法，参照论文《Model Predictive Control of a Mobile Robot Using Linearization》进行整理。其中很多内容还参考引用了下列文章： https://blog.csdn.net/u013914471/article/details/83824490 https://blog.csdn.net/weixin_41399470...
自动驾驶（七十六）---------Apollo MPC之代码解析
zhouyy858
12-08 8756
最近一直在调LQR上车的效果，初见成效，所以也很好奇Apollo的MPC控制算法，没有项目驱动，只能靠自己的驱动力了，这里结合代码分析理论，详细梳理一遍apollo的MPC算法。 首先MPC的代码在apollo文件地址为： 1. 初始化 加载MPC的参数和配置：，主要包含vehicle_param、速度和转角限制等。 车辆运动学模型及其离散化：；包括矩阵A，矩阵B，矩阵C，矩阵K，矩阵R，矩阵Q，加载MPC增益调度序列，初始化滤波器。 其中调度增益gain...
【运动控制】Apollo6.0的mpc_controller解析
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09-15 3269
【运动控制】Apollo6.0的mpc_controller解析mpc_controller解析1 Init1.1 输入1.2 动力学模型初始化1.3 前馈矩阵初始化1.3 QP问题Q和R初始化1.4 滤波器初始化1.5 加载MPC增益调度器1.6 Log初始化参数1.7 返回2 ComputeControlCommand2.1 输入2.2 过程2.2.1 拷贝轨迹和创建debug2.2.2 计算纵向误差2.2.3 更新状态量、矩阵和前馈2.2.4 高速转向增益2.2.5 debug更新q和r2.2.6 矩
基于动态车辆模型的百度Apollo LQR和MPC横向控制算法分析（Matlab代码实现）
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04-21 2226
LQR 的最优设计是指设计出的状态反馈器 K 要使二次型目标函数J 取最小值，而 K 有权矩阵 Q 与 R 唯一决定，在汽车不同的速度下，Q 与 R 的不同会对算法的效果有着重要的影响，所以 Q，R 的选值十分重要。单车系统为非线性系统，但 LQR 和MPC 控制器的目的是为了求最优控制解，在优化过程中都会将其线性化，所以也可以说 Apollo 中研究的对象都为线性系统。MPC（模型预测控制）是一种先进的过程控制方法，在满足一定约束条件的前提下，用于实现控制的过程。点击文章左下角【阅读全文】
基于apollo MPC、apollo LQR、PP(纯跟踪）算法的车辆路径跟踪控制对比仿真【附说明文档】 附带一
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我们将对比三种算法的模拟结果，分析其各自的优缺点，并讨论在实际情况中如何选择合适的算法。本文对基于Apollo MPC、Apollo LQR和PP算法的车辆路径跟踪控制进行了详细的对比分析。未来，我们还将继续研究更先进的算法，以提高车辆的路径跟踪性能和安全性。通过对这些指标的分析，我们可以评估每种算法的优劣。横纵控制状态变量包括车辆的横向位置、纵向速度以及方向盘角度等，这些变量将用于评估和控制车辆的路径跟踪效果。方向盘控制模型基于转向角度和车速，通过计算得出合适的转向角度，以实现车辆的路径跟踪。
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Apollo控制模块：Apollo控制模块基础及控制算法介绍。
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04-28 4169
文章目录一、控制理论基础1、概述2、控制基础二、PID控制器1、基本知识三、进阶控制器设计四、MATLAB控制工具箱五、APLLO控制模块代码 一、控制理论基础 1、概述 （1） 输入： 轨迹线Reference、定位信息、地图信息、车辆反馈信息 。 输出：油门、刹车、方向盘。 CANBUS：车辆底盘交互协议 底盘、速度、四轮转速、健康状况、地盘报错、自动驾驶状态。 运动学模型：刚体运动 动力学模型：力学分析 （2）控制任务的目的：让车辆在既定轨迹上平稳运行。接收Planning的轨迹信息、不同环境下的轨迹
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