无人驾驶车辆模型预测控制第2版书籍的代码 ，有些章节未验证

matlab如何集成c代码MPCC 苏黎世联邦理工学院自动控制实验室（IfA）开发的用于自动赛车的模型预测轮廓控制器（MPCC）的C ++和Matlab仿真环境 公式 MPCC是遵循控制器的模型预测路径，它确实遵循预定义的参考路径X ^ ref和Y ^ ref。 这可以通过使用积分器规定的theta来扩展系统来实现，该θ近似于沿参考路径的进度。 θ状态使用滞后误差e 1耦合到实际动力学，滞后误差e 1不利于成本。 另外，轮廓误差（参考路径的横向误差）也会在成本函数中受到影响。 最终，沿着参考路径的进度被最大化，以实现汽车确实尽可能快地沿着路径行进，并且输入速率受到惩罚。 为了确保汽车停留在轨道内，对所有状态，输入和输入速率都施加了轨道约束以及界限。 下式显示了所产生的优化问题： 所考虑的车辆动力学是具有非线性魔术公式轮胎模型的自行车模型： 轮胎模型和传动系统模型如下： 最后，问题的状态和输入如下： 其中（X，Y）是全局位置phi，是汽车的前进方向，v_x和v_y是纵向，分别是横向速度和ω偏航率。 Theta是近似进度的增强状态。 输入是传动系的占空比d，转向角增量和沿参考路径v_the

针对传统单矢量模型预测控制负载电流谐波含量大和多矢量模型预测控制开关频率高、功率损耗大的问题，在给出传统双矢量并网逆变器模型预测电流控制方法的基础上，提出改进的低损耗并网逆变器双矢量模型预测电流控制方法。该方法结合无差拍控制思想计算目标参考电压矢量，以电压矢量为目标函数，并通过优化电压矢量选择，减少了控制算法计算量，降低了负载电流谐波含量、逆变器开关频率和功率损耗，从而提高了并网逆变器的运行效率。通过仿真和实验对比研究了传统单矢量法、传统双矢量法和所提方法的控制效果，并验证了所提方法的有效性。

在MATLAB环境中，实现基于动态矩阵控制（DMC）的模型预测控制(MPC)的源程序代码。 在MATLAB环境中，实现基于动态矩阵控制（DMC）的模型预测控制(MPC)的源程序代码。

占空比算法使用s-function编写，结构清晰易懂。

非线性模型预测控制对应的PPT\非线性模型预测控制对应的PPT,2017_Book_NonlinearModelPredictiveContro

基于深度学习的序列模型，适合广大的深度学习者

基于二维模型预测控制的无人水下航行器轨迹跟踪

神经网络模型预测控制器

时尚MNIST 简单的时尚配饰使用Tensorflow keras库中的Fashion MNIST数据集对预测进行建模。 安装和使用。 该项目使用pipenv进行依赖项管理。 您需要确保在系统上安装了pipenv 。 这是安装依赖项并开始使用的方法。 使用pipenv sync -d安装它 完成后，生成一个shell来运行文件： pipenv shell 完成后，您可以运行任何文件，并进行测试。 添加您自己的图像。 有时，要尝试对新图像进行predictions.py并使用predictions.py测试，则需要添加它们。 这是操作方法。 将图像添加到images文件夹中。 如果要测试它们，请转至src/predictions.py ，然后将其替换为您的图像名称。 看起来像这样： np.array([get_image("...") 。 由Sunrit Jana制造，<3