关于ROS的模型预测控制实现 抽象的 该存储库使用从周期到单周期的移动机器人模型来实现，这意味着差动驱动轮式移动机器人具有良好的跟踪性能。 要运行此NMPC算法，您可以使用GAZEBO仿真器或定制的移动机器人，并与ROS中使用默认本地计划器的DWA算法进行比较。 特征 基于非线性Unicycle模型的MPC（通过ipopt求解器） AMCL本地化，伪本地化（基于编码器测距法） GAZEBO模拟，服务 安装 Ubuntu 18.04 安装ROS Melodic 安装ROS依赖项： sudo apt install ros-melodic-costmap-2d ros-melodic-move-base ros-melodic-global-planner ros-melodic-amcl 安装Ipopt：请参阅“ document / ipopt_install”中的教程。

matlab矩形序列代码使用管的鲁棒模型预测控制 该存储库包含管模型预测控制（tube-MPC）[1]以及用MATLAB编写的通用模型预测控制（MPC）的示例。 要求 Optimization_Toolbox（matlab） control_toolbox（matlab） 多参数工具箱3（开源，可从以下网址免费获得） 反馈，错误报告，贡献 如果您觉得此软件包有帮助，给此存储库加一个“星号”将对我来说是一个愉快的反馈！ 如果您发现错误，或者对试管MPC有更广泛的疑问，请在中发布。 我将尽力通过电子邮件回答问题，但我强烈建议在问题页面上这样做。 对我而言，保持自己的步调容易得多。 用法 对于tube-MPC和通用MPC，请分别参见example/example_tubeMPC.m和example/example_MPC.m 。 注意，这里的每个不等式约束都表示为凸集。 例如，状态Xc的约束条件指定为矩形，该矩形由4个顶点构成。 当考虑一维输入Uc ， Uc将由最小值和最大值（即u∊[u_min, u_max] ）指定，因此将由2个顶点构造。 有关更多详细信息，请参见示例代码。 管MPC的简

基于模型预测的自动驾驶汽车轨迹追踪,基于模型预测控制的无人驾驶,matlab源码.zip

为更好地控制Buck-Boost变换器输出电压,采用考虑管压降的状态空间平均模型,使用模型预测控制进行输出电压的控制.选取合适的二次性能指标作为模型预测控制的目标函数,使变换器具有较快的响应速度和较小的电压超调量,同时设置电容电压和电感电流的约束条件,以保证Buck-Boost变换器的安全性.研究结果表明:模型预测控制在Buck-Boost变换器中具有很好的控制效果.

模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，而进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。本书详细介绍了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法，给出了Matlab仿真代码和详细图解仿真步骤。所有代码都详细提供了详尽的注解，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。

无人驾驶无人驾驶车辆模型预测控制，值得参考学习 】

模型预测控制经典论文，看完受益匪浅，对无人驾驶新手来说简直一大福利

卡恩控制-MPC 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 视频 依存关系 cmake> = 3.5 所有操作系统： 使> = 4.1（mac，linux），3.81（Windows） Linux：大多数Linux发行版默认都安装了make Mac： Windows： gcc / g ++> = 5.4 Linux：大多数Linux发行版默认安装了gcc / g ++ Mac：与make一样的交易-[安装Xcode命令行工具]（（ ） Windows：建议使用 运行install-mac.sh或install-ubuntu.sh 。 如果从源代码安装，请签出以提交e94b6e1 ，即 git clone https://github.com/uWebSockets/uWebSockets cd uWebSockets git checkout e94b6e1 v0.14.x中的

近似非线性MPC 通过机器学习和函数逼近器实现非线性系统的模型预测控制 基于：Chakrabarty，A.，Dinh，V.，Corless，MJ，Rundell，AE，Zak，SH和Buzzard，GT，2017。支持向量机使用低差异序列通知显式非线性模型预测控制。 IEEE Transactions on Automatic Control，62（1），第135-148页。 阅读readme.txt依赖项：MATLAB，Simulink，GODLIKE工具箱（ ）

为了提高并网逆变器的运行可靠性，降低交流电压传感器故障的影响，研究并提出了一种基于滑模观测器和双低通滤波器的电网电压频率自适应观测方法，并设计了一种基于电网电压观测值的并网逆变器模型预测电流控制策略。所提电网电压观测方法克服了频率偏差对电网电压观测的影响，提高了电网电压观测精度。同时，由于低通滤波器的使用，电网电压背景谐波对电流控制的影响也得到一定程度的抑制。通过详细的对比实验结果验证了所提方法的有效性。