结论 通过以上步骤,你应该能够实现一个基础的 MPC 控制模型,并在 Python 中进行编程。每一步的代码都带有注释,帮助你更好地理解其含义。记住,尽量多进行实践和调整参数,巩固理论知识,进一步提升实践技能。希望这篇文章能对你的学习有所帮助!
1. 接下来是MPC的Python代码: importnumpyasnpimportcvxpyascpimportmatplotlib.pyplotasplt# 系统参数A=1.0# 状态转移矩阵B=1.0# 控制输入矩阵N=10# 预测步长lambda_=0.1# 控制变化惩罚y_ref=10.0# 参考值# 初始状态y0=0.0# 定义变量u=cp.Variable(N)# 控制输入y=cp.Variable(N)# 输出状态# 成本函数cost=...
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...
mpc python代码 简单mpc python代码 简单 下面是一个简单的MPC(模型预测控制)的Python代码示例: python. import numpy as np. from cvxpy import. # 模型参数。 A = np.array([[1.1, 0.2], [0.1, 1.2]])。 B = np.array([[1.0], [0.0]])。 n = 2 # 状态维度。 m = 1 # 输入维度。 T =...
基于卡尔曼滤波的MPC汽车控制器是一种在汽车控制中应用卡尔曼滤波和模型预测控制(MPC)的方法。卡尔曼滤波是一种适用于线性动态系统的滤波算法,它可以通过对系统状态进行递推和更新,结合测量数据和模型预测,提供对系统状态的估计。而MPC是一种基于模型的控制策略,它通过优化问题求解,结合系统模型和控制目标,预测未来一段...
下面给出一段MPC控制的Python代码实现,对上述控制系统进行控制。首先,我们需要安装scipy库和numpy库。 ```python import numpy as np from scipy.optimize import minimize class MPC: def __init__(self, a): self.a = a # 控制系统的参数 self.T = 10 # 控制时域长度 self.n = 5 # 控制时域分段数...
Python 代码实现: 下面我们用一个简单的例子,模拟一个汽车使用MPC来控制车速,来更好的理解MPC。假设汽车的动力学很简单,速度的变化由加速度控制,我们要在目标速度和当前速度之间找到最优的控制输入(加速度)。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportminimize# 模拟车辆动力学defcar_dynamics...
在本篇文章中,我将介绍明渠控制算法的基本原理以及如何使用Python代码实现它。 一、明渠控制算法基本原理 明渠控制算法是一种反馈控制算法,它通过对渠道的实时监测,根据监测数据计算出渠道的水流情况,并根据设定的控制目标来调整渠道几何形态和流量分配。它的基本流程如下: 1. 实时监测水流情况,包括水位、流速等关键参数...
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
/usr/bin/python3importsys binary='binary'insys.argv mixed='mixed'insys.argv nocap='nocap'insys.argvifbinary: out= open('binary','w')elifmixed: out= open('mixed','w')elifnocap: out= open('nocap','w')else: out= open('data','w')forstart, suffixin(0,'data'), (1,'test')...