基于四轮汽车和差速小车的模型预测控制

基于四轮汽车和差速小车的模型预测控制

Introduction Denition Random Forests grows many classication trees. To classify a new object from an input vector, put the input vector down each of the trees in the forest. Each tree gives a classication, and we say the tree "votes" for that class. The forest chooses the classication having the most votes (over all the trees in the forest)[Brieman 2001]

通过对动态矩阵控制的MATLAB仿真,发现其对直接处理带有纯滞后、大惯性的对象，有良好的跟踪性和有较强的鲁棒性，输入已知的控制模型，通过对参数的选择，来取得良好的控制效果。

Coursera self driving car_Part1_Finalproject，可以作为该课程第一部分编程作业的参考，也可以作为python实现MPC模型预测控制算法的参考。 如果对程序运行有疑问可与我联系。

原创kaggle内核,分数在1.79484左右 。有需要打比赛的朋友可以看看这个代码

学习无人车辆轨迹跟踪很好的一本书 本书主要介绍模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆运动规划与跟踪控制中的应用。由于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。, 本书可以作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇及移动机器人等无人车辆模型预测控制的研究参考资料，同时也可以作为学习模型预测控制理论的应用教材。

前几天一直在研究 Python 爬虫技术，只为从互联网上获取数据集。 本文就是利用前几天学到的爬虫知识使用 Python 爬取天气数据集，并做的一期讨论日期与最低气温能是否是最高气温的影响因素，进而判断能否精确预测第二天的天气情况。 由于本文开始写作与5月9日，当天想预测第二天也就是5月10日的气温数据，但由于内容较多，到10日下午才写完。所以数据预测的内容有些“陈旧”，还请读者多多包涵。 目录 1 天气数据集爬取 2 数据可视化 3 模型预测数据 3.1 单变量线性回归 模型一：单变量线性回归模型 3.2 多变量线性回归 模型二：基于LinearRegression实现的多变量线性回归模型

SIRE模型预测新冠肺炎

详细讲解模型预测mpc模块的使用和各参数的意义