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Falcone的博士论文，主要介绍了自动驾驶车辆模型预测控制。学习过车辆自动驾驶控制方向的，都知道车辆模型预测控制是他在这个领域的开山之作。 很多资源是假的，这个是真的。

无人驾驶-模型控制，另外还包含了自动驾驶学习资料： 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo 相关的技术教程和文档； 2. adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如 AEB,ACC,LKA 等） 3. 自动驾驶鼻祖 mobileye 的论文和专利介绍 4. 自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是 coursera 上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为 止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5. 国家权威机构发布的 adas 标准，这是 adas 相关算法系统的标 准，也是开发手册。 6. 规划控制相关的算法论文介绍

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该文档详细描述了双矢量模型预测控制算法，从预测模型到矢量选择，用于控制预测同步电机，又与传统单矢量和占空比做了比较

无人驾驶模型预测控制相关理论以及simulink模型、MATLAB相关代码，详细介绍了算法的相关内容，适合初学者学习，具有很强的指导意义。

模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制策略。 预测控制算法的三要素：内部（预测）模型、参考轨迹、控制算法。现在一般则更清楚地表述为内部（预测）模型、滚动优化、反馈控制。 大量的预测控制权威性文献都无一例外地指出, 预测控制最大的吸引力在于它具有显式处理约束的能力, 这种能力来自其基于模型对系统未来动态行为的预测, 通过把约束加到未来的输入、输出或状态变量上, 可以把约束显式表示在一个在线求解的二次规划或非线性规划问题中. 模型预测控制具有控制效果好、鲁棒性强等优点，可有效地克服过程的不确定性、非线性和并联性，并能方便的处理过程被控变量和操纵变量中的各种约束。

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主要介绍了Keras 加载已经训练好的模型进行预测操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧