汽车刹车距离matlab代码介绍 带我去自驾车！ 在过去的十年中，由于计算速度，传感器技术和大众关注度的提高，自动驾驶汽车的发展加速了。 本文探讨了如下所示的自动驾驶汽车的软件体系结构。 控制器使用模型预测控制（MPC）算法来预测汽车的未来位置，从而知道汽车的“车辆动力学”方程式和测量到的位置（当前状态）。 该算法适用于任何具有电子控制方向盘，油门和制动踏板的汽车。 您可以读取传感器值（相机，雷达，激光雷达，GPS）并直接从汽车上控制汽车，并与制造商联系以进行确认。 模型预测控制（MPC）算法 这种架构使您可以使用模型预测控制（MPC）控制车辆的加速，制动和转向。 上面显示的软件体系结构已在上图中显示的自动驾驶现代奏鸣曲上进行了测试。 它已在高速公路速度和城市行驶条件下成功进行了测试。 从当前状态开始，在每个采样时间步长上，都会在有限的范围内解决开环最优控制问题。 对于每个连续的时间步长，时间步长会在水平范围内解决基于新测量的新的最优控制问题。 最佳解决方案依赖于关于输入约束，输出约束以及最小化性能指标（成本）的过程动态模型。 该模型的成本方程式是简单的距离公式，它通过使成本误差最小化

自20世纪70年代被提出以来，预测控制相对传统PID控制的很多优势令其在工业过程应用中产生了重要和广泛的影响。预测控制的方法有很多种，例如：动态矩阵控制(DMC)、扩展的预测自适应控制(EPSAC)、模型算法控制(MAC)、预测函数控制(PFC)、二次动态矩阵控制(QDMC)、序贯开环最优控制(S0L0)，以及广义预测控制(GPC)等，统称为"模型预测控制"(modelDredictive Control，MPC)。

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。

浙江大学控制系预测控制课件，研究生课程，里面有PPT和文献。

模型预测控制学习(适合基础学习，主要包括DMC,MPC)，内容有程序及建模。

广义预测控制程序有需要的朋友可以参考一下。注：自适应预测控制

预测控制入门概述

汽车主动悬架与电动助力转向的集成预测控制仿真-汽车主动悬架与电动助力转向的集成预测控制仿真.rar 针对主动悬架与电动助力转向系统相互影响、相互干扰的特点, 该文建立了两者集成控制模型, 应用预测控制理论, 设计了预测控制策略, 实现了主动悬架与电动助力转向的集成控制。并在M at laböS imulink 环境中进行仿真模拟。仿真结果表明: 具有预测控制策略的主动悬架与电动助力转向集成系统不仅能明显改善车辆行驶平顺性, 提高转向轻便性, 并且对由转向和路面输入引起的振动能够进行有效抑制, 使车辆的操纵稳定性和乘坐舒适性均有不同程度的提高。 Abstract: A model p redict ive cont ro l cont ro ller w as designed to compensate fo r in terference betw een the act ive suspension system and the elect rical pow er steering system. Simu lat ions usingM at laböS imulink show that the integrated M PC cont ro l system no t on ly imp roves ride perfo rmance and veh icle handling, but effect ively reduces vibrat ions cau sed by road inputs.

车辆路径matlab代码

Alberto Bemporad大神讲的研究生课程，资源是去年从他的官方网站下载的，他的资源一直在更新，都是开源的 我目前在用MPC在轮式机器人上做轨迹跟踪，对这方面感兴趣的小伙伴欢迎私信跟我交流~~~