在Python中,设计预测控制器可以使用mpcpy和do-mpc库。mpcpy库的mpcpy.MPC类提供了设计预测控制器的功能,用户可以设置预测时域、滚动优化策略等参数。do-mpc库的do_mpc.controller模块提供了更加灵活的控制器设计接口,支持自定义控制策略和约束条件。 四、进行实时控制 在MPC的实际应用中,实时控制是一个重要环节。实时...
类图 下面是 MPCController 类的 UML 类图,表明其结构和方法。 结语 在这篇文章中,我们通过一个简单的示例展示了 MPC 算法在 Python 中的实现过程。我们首先定义了系统模型和控制目标,随后创建了 MPC 控制器类并实现了核心算法,最后通过简单的方式对控制效果进行了测试和验证。希望这能帮助你更好地理解 MPC 算法,...
importmatplotlib.pyplotasplt# 初始化mpc=MPCController(A,B)x0=np.array([0.0])# 初始状态target=10.0# 目标状态timesteps=50# 记录状态states=[x0[0]]for_inrange(timesteps):u=mpc.control(x0,target)# 计算控制输入x0=mpc.A @ x0+mpc.B @ u[0]# 更新状态states.append(x0[0])# 结果可视化...
acceleration_constraint(u): 定义了加速度的约束条件,限制加速度在[-2, 2] m/s²之间,模拟了实际车辆中油门和刹车的物理限制。 mpc_controller(v0, target_speed, N, dt): 这是MPC控制器,预测未来N个时间步内的加速度,并返回最优的第一个时间步的控制输入。minimize的使用可以参考:minimize 使用 simulate...
ros2 pkg create --build-type ament_python mpc_controller 编写MPC控制器 在包的mpc_controller目录下创建mpc_controller.py文件,并实现MPC控制算法。 启动Gazebo仿真 启动Gazebo仿真环境,并加载机器人模型。可以使用现有的差速驱动机器人模型。 运行控制程序 启动ROS2节点,运行MPC控制算法,控制机器人运动。 代码示例...
0. 参考与前言 Python 代码:github AtsushiSakai/PythonRobotics C++ 代码:github jchengai/gpir/mpc_controller 相关参考博文: 无人车系统(十一):轨迹跟踪模型预测控制(MPC)原理与python实现【40行代码】 P
dt # 累加一次时间周期 # MPC delta_f, target_ind, e_y = MPCController(vehicle, ref_path) if delta_f is None: print("An error occurred, exit...") sys.exit(1) # 横向误差 lat_err.append(e_y) # 更新车辆状态 vehicle.update(0.0, delta_f, np.pi / 10) # 由于假设纵向匀速运动,...
The controller in this example is configured with aneconomic objective, where the task is to maximize the potential energy of the system while minimizing the kinetic energy. An animation of the obtained controller results is shown below:
controlroboticsdynamicsmpccontrol-systemssympyquadrotornumbatrajectory-optimizationoptimal-controlddpnonlinear-optimizationpendulumdifferential-dynamic-programmingmodel-predictive-controllerilqgilqrmpc-controlvehicle-controlsympy-to-numba UpdatedJul 8, 2024 Python ...
This code snippets illustrates the use of the MPCController class: from pyMPC.mpc import MPCController K = MPCController(Ad,Bd,Np=20, x0=x0,xref=xref,uminus1=uminus1, Qx=Qx, QxN=QxN, Qu=Qu,QDu=QDu, xmin=xmin,xmax=xmax,umin=umin,umax=umax,Dumin=Dumin,Dumax=Dumax) K.setup(...