【MPC】基于模型预测控制MPC无人驾驶车辆轨迹跟踪附Matlab实现

模型预测控制 (MPC) 是一种先进的控制技术，广泛应用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪。MPC 能够预测车辆在未来一段时间内的运动状态，并根据预测结果计算出最优的控制输入，从而使车辆能够准确地跟踪预定的轨迹。MPC 是一种先进的控制技术，广泛应用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪。MPC 能够预测车辆在未来一段时间内的运动状态，并根据预测结果计算出最优的控制输入，从而使车辆能够准确地跟踪预定的轨迹。MPC 在无人

matlab科研助手

1888人浏览 · 2024-01-02 23:31:33

matlab科研助手 · 2024-01-02 23:31:33 发布

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

🔥 内容介绍

1. 概述

模型预测控制 (MPC) 是一种先进的控制技术，广泛应用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪。MPC 能够预测车辆在未来一段时间内的运动状态，并根据预测结果计算出最优的控制输入，从而使车辆能够准确地跟踪预定的轨迹。

2. MPC 的基本原理

MPC 的基本原理是基于滚动优化。在每个控制周期，MPC 会根据当前时刻的车辆状态和环境信息，预测车辆在未来一段时间内的运动状态。然后，MPC 会计算出最优的控制输入，使车辆能够在未来一段时间内尽可能准确地跟踪预定的轨迹。在下一个控制周期，MPC 会再次根据当前时刻的车辆状态和环境信息，重新计算最优的控制输入。如此循环往复，MPC 能够不断地调整车辆的运动状态，使其能够准确地跟踪预定的轨迹。

3. MPC 在无人驾驶车辆轨迹跟踪中的应用

在无人驾驶车辆轨迹跟踪中，MPC 可以用于解决以下几个问题：

路径规划： MPC 可以用于规划无人驾驶车辆从起点到终点的路径。MPC 会根据道路环境信息和车辆的动力学特性，计算出最优的路径，使车辆能够安全、高效地行驶。
轨迹跟踪： MPC 可以用于控制无人驾驶车辆沿着预定的轨迹行驶。MPC 会根据车辆的当前状态和环境信息，计算出最优的控制输入，使车辆能够尽可能准确地跟踪预定的轨迹。
避障： MPC 可以用于帮助无人驾驶车辆避开障碍物。MPC 会根据障碍物的位置和车辆的动力学特性，计算出最优的控制输入，使车辆能够安全地避开障碍物。

4. MPC 的优点

MPC 在无人驾驶车辆轨迹跟踪中具有以下几个优点：

预测性： MPC 能够预测车辆在未来一段时间内的运动状态，并根据预测结果计算出最优的控制输入。这使得 MPC 能够提前做出反应，避免车辆出现危险的情况。
鲁棒性： MPC 能够处理各种各样的不确定性，如道路环境的变化、车辆参数的变化等。这使得 MPC 能够在各种各样的情况下保持良好的性能。
可扩展性： MPC 可以很容易地扩展到解决更复杂的问题，如多辆无人驾驶车辆的协调控制等。

5. MPC 的缺点

MPC 在无人驾驶车辆轨迹跟踪中也存在一些缺点：

计算量大： MPC 的计算量很大，这使得 MPC 在实时控制中难以实现。
对模型的依赖性： MPC 的性能依赖于车辆模型的准确性。如果车辆模型不准确，MPC 的性能可能会受到影响。

📣 部分代码

clc;clear;%%%参考轨迹生成N = 100;       %参考轨迹点数量T = 0.05;      %采样周期Xout = zeros(N,3);Tout = zeros(N,1);for k = 1:1:N    Xout(k,1) = k*T;        %参考x坐标    Xout(k,2) = 2;          %参考y坐标    Xout(k,3) = 0;          %参考航向角    Tout(k,1) = (k-1)*T;    %第k个参考点时刻end%%%控制系统基本情况介绍Nx = 3;        %状态量个数Nu = 2;        %控制量个数[Nr,Nc] = size(Xout);    %Nr=100,N

⛳️ 运行结果

6. 总结

MPC 是一种先进的控制技术，广泛应用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪。MPC 能够预测车辆在未来一段时间内的运动状态，并根据预测结果计算出最优的控制输入，从而使车辆能够准确地跟踪预定的轨迹。MPC 在无人驾驶车辆轨迹跟踪中具有许多优点，如预测性、鲁棒性、可扩展性等。然而，MPC 也存在一些缺点，如计算量大、对模型的依赖性等。