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/core_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动力学模型( dynamic model)和运动学...
重新制作的第4期视频。使用Octave作为工具。完整的系统代码讲解。代码请见:https://www.bilibili.com/read/cv16891782可用于多输入,多输出系统。~~~, 视频播放量 132461、弹幕量 336、点赞数 4375、投硬币枚数 4208、收藏人数 1971、转发人数 292,
【MPC模型预测控制器】4_Octave代码 本代码一共由三个部分组成,分别为主程序: MPC_Test.m。 以及两个函数: MPC_Matrices.m 和 Prediction.m 代码使用Octave编写,同时也在Matlab中经过了验证。同学们可以此为基础设计自己的控制器。 ~~~MPC_Test.m~~~ ~~~ %% 清屏 clear ; close all; clc; %% 加载 opt...
模型预测控制(MPC)的理论推导部分见前文: 自动驾驶轨迹跟踪-模型预测控制(MPC) 这里主要用Python代码实现前文的推导结论。 先展示一下最终的效果(蓝色是目标轨迹线,红色是车辆不断靠近目标轨迹线,并最终沿着目标轨迹线行驶): 参考轨迹的速度:5m/s 1、二次规划问题求解 我们最终将优化的目标函数转化为二次规划问题...
龚建伟老师的书对于mpc的理论推导是按照如下的顺序 模型预测控制器的主体, 主要由线性误差模型、系统约束以及目标函数组成。 线性误差模型是轨迹跟踪控制系统的数学描述, 也是构建控制算法的基础。 系统约束包括车辆执行机构约束、 控制量平滑约束以及车辆稳定性约束等。 目标函数的设计则综合考虑轨迹跟踪的快速性以及平稳性...
第一节介绍了MPC算法中状态转换方程、代价函数定义、权重矩阵赋值和MPC求解器,明确了自动驾驶中MPC问题的求解过程。 第二节和第三节分别解析MPC控制器中的初始化函数和计算控制命令函数,包括了参数载入、状态向量求解、状态空间转换矩阵赋值、权重矩阵及约束赋值和MPC求解过程。 Apollo控制模块的代码解析已经完成,但这只...
MPC控制的主要流程如下: 1. 建立数学模型,确定控制系统的参数和行为特性。 2. 建立预测模型,用于预测控制系统的未来输出值。 3. 确定控制系统的控制目标,例如:将控制系统的输出y调节到一个特定的目标值y0。 4. 在预测模型的基础上,设计一个优化算法,求解最优的控制策略。 下面给出一段MPC控制的Python代码实现,...
defsolve_mpc(model,x0):u0=np.zeros((N,1))# 初始控制输入result=minimize(cost_function,u0,args=(model,x0),method='SLSQP')returnresult.x# 返回优化后的控制输入 1. 2. 3. 4. 步骤5: 执行控制命令 执行优化得到的控制命令。 x0=np.array([0,0])# 初始状态model=SystemModel(np.array([[1...