MPC(模型预测控制)是一种基于模型、滚动优化和反馈校正的先进控制策略,通过实时求解有限时域内的优化问题实现多变量系统的动态控制。其核心在
本篇以自动驾驶开源框架Autoware中的MPC控制算法为基础,系统介绍MPC控制算法的原理及实现流程,代码链接:Autoware.AI/GitHub - autowarefoundation/autoware_ai_planning/mpc_follower/。 一、 控制模型的建立(以运动学为例) MPC(Model Predictive Control),顾名思义,模型预测控制,即模型是首要的。车辆模型的建立主要有...
MPC 1 基本定义 2 数学基础 -- 二次规划问题(quadratic programming,QP): 3 无约束MPC: 4 无约束算法 5 约束MPC: 6.6 约束MPC算法 简要控制论 -- 目录 MPC 1 基本定义 定义:MPC是一种滚动优化(receding horizon control)的控制方法。在每个采样时刻,MPC会在预测区间(prediction horizon), 求解满足约束条件...
在这一步中,MPC会根据当前的状态信息和预定的目标状态,通过求解一个优化问题来计算一系列未来的控制输入。优化问题的目标是最小化代价函数,通常包括跟踪误差和控制输入的平滑性等。 C++cppvoidMPC::cal(){if(EN) {// ...H =2* (Bqp.transpose() * L ...
MPC控制 模型预测控制(Model predictive control,MPC)从上世纪70年代问世以来,已经从最初在工业过程中应用的启发式控制算法发展成为一个具有丰富理论和实践内容的新的学科分支。 预测控制针对的是有优化需求的控制问题,30多年来预测控制在复杂工业过程中所取得的成功,已充分显现出其处理复杂约束优化控制问题的巨大潜力。
PID控制,是经典控制理论中控制系统的一种基本调节方式,是具有比例、积分和微分作用的一种线性调节规律,它基于对被控对象的测量值与设定值之间的差异进行调整来实现稳定和精确的控制。其优点缺点为鲁棒性强结构简单,性能取决于参数调节,但复杂环境下以线性模拟非线性系统会有较大误差,调试比较困难。MPC模型预测控制,...
三、线性MPC的缺陷 1、要求系统模型是线性或可被线性化的 2、对障碍物的处理不理想 参考资料 一、基本模型 1、系统建模 举一个最简单的例子,我们用一个三阶积分器模型作为系统模型: 因为这个三阶积分器模型在机器人学中经常出现,从马达、电机到机械手的多自由度的末端执行器(n Effector),再到...
3、MPC在处理约束方面的优势 四、MPC在实际案例中的应用 1、赛车跑道优化控制问题 2、传统优化方法的结果与局限性 3、MPC在动态环境中的适应与优势展示 五、结论 1、MPC在车辆优化控制中的作用 2、MPC的未来发展与应用前景 参考资料 引言 本篇文章主要研究基于模型预测控制的车辆优化控制。首先带大家了解 ...
为了帮助用户更好地理解和实践MPC,本文将介绍如何在MATLAB Simulink环境中搭建并仿真一个MPC控制器,并特别引入百度智能云文心快码(Comate)作为辅助工具,以提升模型搭建和代码编写的效率。百度智能云文心快码(Comate)是一款基于AI的代码生成工具,能够自动生成高质量的代码,减少手动编码的繁琐,提高开发效率。详情链接:https:...
模型预测控制(MPC,Model Predictive Control)属于优化和控制两个领域的交叉,实际上是以优化的方法来求解控制问题。 它的主要优势在于: 1)MPC善于处理多输入多输出系统。 图片来源:【5】 图片来源:【5】 对于各个控制回路存在耦合关系,或者控制系统过于庞大,采用PID控制器会极其复杂。