首发于车辆 切换模式写文章 登录/注册 车辆(九)——模型预测控制 ZZ先生 偏隅一方,纵观苍茫大地105 人赞同了该文章 一、概述 模型预测控制(Model Predictive Control, MPC),又称为滚动时域控制(Moving Horizon Control,MHC)、后退时域控制(Receding Horizon Control,RHC)、动态矩阵控制(Dynamic Matrix Control,DMC)...
defdraw_car(x, y, yaw, steer, C, color='black'):# 车辆的位置(x, y)、航向角yaw、前轮转角steer以及一些车辆参数C作为输入# 定义车辆的轮廓和车轮的形状car= np.array([[-C.RB, -C.RB, C.RF, C.RF, -C.RB],[C.W /2, -C.W /2,...
1、MPC在车辆优化控制中的作用 模型预测控制(MPC)在车辆优化控制中有着很不错的效果。通过其独特的在线优化和反馈机制,MPC能够实时处理多变量、有约束的优化问题,确保车辆在安全、高效的前提下实现最佳控制。 在赛车跑道优化控制问题中,MPC不仅能够快速规划车辆的行驶轨迹,还能够实时调整控制输入,以应对...
非线性模型预测控制以往主要应用在化工等取様速度较慢的产业,不过随着控制器硬件以及计算算法的进步(例如预处理(preconditioning)),非线性模型预测控制也用在一些高取样速度的应用中,例如车辆产生,或是状态是分散在空间中不同位置的系统(分布式参数系统)。在航天产业上,非线性模型预测控制也已用在最佳地形跟踪/回避轨迹...
1、车辆运动学模型(Model) 2、模型线性化(Linearization) 3、模型离散化(Discretization) 五、编程实现 参考资料 引言 模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)是一种先进的控制策略,它通过构建一个数学模型来预测系统的未来行为,并使用这个模型来优化控制输入,以达到特定的性能指标。 本文从运动学...
车辆前轮转向示意图,图片来源【1】 3. 轨迹跟随的MPC控制器 3.1 线性化的车辆误差模型 图片来源:【1】 3.2 状态方程离散化 图片来源【7】 最终得到系统的预测输出表达式: η=φξ(k)+ΘΔu(3.5) 图片来源【7】 3.3 目标函数的设计 J(k)=Np∑i=1||η(k+i)−ηref(k+i)||2Q+N−1∑i=1||...
无人驾驶模型预测控制(五)-基于动力学模型的无人驾驶车辆主动转向控制,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
设计一个模型预测控制器,使车辆保持预期的速度并保持在中心车道的中间位置。 status = mpcverbosity('off'); mpcobj = mpc(dsys); 预测范围为25步,相当于0.5秒。 mpcobj.PredictionHorizon = 60;%25; mpcobj.ControlHorizon = 2;%5; 为了防止车辆加速或减速过快,在油门变化率上增加0.2 (m/ s^2)的硬约...
层输出的参考轨迹,结合车辆自身状态,控制车辆跟踪参考轨迹形式,实现车辆的纵、侧向控制。车辆的纵向控制主要实现速度的跟踪,侧向控制则实现路径的跟踪。近年来,基于车辆运动学与动力学模型的模型预测控制(MPC)理论在自动驾驶车辆控制方面得到了广泛的应用,MPC基于预先设定的系统模型,通过滚动优化,解决设定的优化问题并求解...
用来保证车辆速度在安全范围之内。 3、横向约束 在横向上有一个被称为管道 (tube)的约束,用于限制车辆在横向方向上的移动,以保持车辆在车道内的稳定行驶: 这个Tube约束包括软约束和硬约束两部分,确保车辆的轨迹保持在一定的空间范围内。 4、加速度约束 ...