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=cp.s...
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,...
将卡尔曼滤波与MPC结合应用于汽车控制,可以提高控制器对环境变化和测量噪声的鲁棒性。具体来说,卡尔曼滤波可以用于估计汽车的状态,例如位置、速度和姿态等,提供更准确的状态信息给MPC控制器。MPC控制器则可以根据估计的状态信息和控制目标,动态调整控制指令,实现对汽车的精确控制。 这种基于卡尔曼滤波的MPC汽车控制器在...
#include "mpc_follower/mpc_trajectory.h" #include "mpc_follower/lowpass_filter.h" #include "mpc_follower/vehicle_model/vehicle_model_bicycle_kinematics.h" #include "mpc_follower/vehicle_model/vehicle_model_bicycle_dynamics.h" #include "mpc_follower/vehicle_model/vehicle_model_bicycle_kinematics_no...
MPC(Model Predict Control)是一种反馈控制(feedback control)算法, 使用模型来预测过程的未来输出。 举例: [场景]车道保持 [已知模型]车辆模型,比如速度控制, 转向控制对应的偏航量 [预测]根据已知模型和所选的控制策略(action),进行轨迹预测 [优化]通过优化控制策略,来尽可能的拟合预测的轨迹。
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...
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