北京理工大学出版社，无人驾驶车辆MPC控制

MIT Cheetah 3四足机器人开源控制算法论文。文中提出了一种用于确定力矩控制四足机器人地面反作用力的模型预测控制（MPC）的实现方法。将机器人动力学简化为凸优化问题，同时仍能捕获系统的全三维特性。利用简化模型，地面反作用力规划问题的预测范围为0.5秒，并以20-30Hz的频率在1ms内求解至最优。尽管使用了简化模型，但该机器人能够在各种速度下进行稳健的运动。实验结果展示了对步态的控制，包括站立、小跑、飞跑、快步、跳跃、步速、三足步态和全3D疾驰。机器人的前进速度高达3米/秒，横向速度高达1米/秒，角速度高达180度/秒。我们的方法足够通用，可以使用相同的增益和权重集执行所有这些行为。

针对一类离散系统,研究了带有终端约束凸集的MPC 控制问题.通过离线设计一组椭圆不变集,并将其组合成一个终端约束凸集,其中凸集参数作为在线优化变量.在线运算时,根据实际的终端状态即时地选择合适的终端不变集,从而有效地扩大了系统的可行域.分别给出了设计MPC 控制器的离线和在线算法, 仿真实例说明了该方法的有效性.

构建状态空间模型，运用模型预测控制控制追踪，适用于初学者

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

龚建伟第二版书中可行的程序，遇到问题大家一起留言讨论进步学习。

Falcone的2007年博士论文，主要讲的是无人驾驶MPC控制原理和应用，是无人驾驶MPC控制理论的学习参考。 之前在网上找了挺久的，现在终于找到了，分享给大家学习

包含Carsim中的cpar文件，可直接导出车辆模型； 控制算法采用的MPC模型预测控制； 包含m源文件以及mdl模型； 包含点路径的mat文件； 包含技术文档。

本文为一类连续时间非线性不确定系统提出了一种在线性矩阵不等式框架下设计鲁棒模型预测控制。这个控制器设计是用“最坏情况”目标函数在无限时间滚动窗口下的最优控制问题。一个充分的状态反馈综合条件是提供LMI的优化形式并且在每一个时间步上都被在线解决。一个仿真例子显示了提出的方法的效果

MPC有约束和无约束控制的代码，初学者可以参考学习下，一起交流讨论。