博客中对应的MATLAB算法程序，https://blog.csdn.net/qq_35379989/article/details/115265010?spm=1001.2014.3001.5501

MAC算法讲解，另外还包含了自动驾驶学习资料的获取： 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.自动驾驶学习笔记 5.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 6.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。 7.规划控制相关的算法论文介绍 8. 控制理论及应用实践

自动驾驶MPC算法，讲解，另外还包含了自动驾驶学习资料的获取： 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.自动驾驶学习笔记 5.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 6.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。 7.规划控制相关的算法论文介绍 8. 控制理论及应用实践

用C++实现了模型预测控制的算法，拖动轮车型。首先修改了Luca Di Gaspero写的C++库quadprog++，去掉了等式约束，并且增加了矩阵叉乘、求逆、幂运算、块操作、克罗内克乘积等运算。然后根据北理的模型预测控制一书的matlab代码，修改为C++代码，实测计算出的结果和matlab的计算结果一致。因为这是从一个工程中抠出来的，所以有些结构体看不到定义，以其思想为主。有任何问题都可以私聊。

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。

模型预测电流控制MPCC，Matble/simulinkf仿真，2016b版本，可以参考殷芳博的硕士论文：《基于电压矢量快速筛选的永磁同步电机改进预测转矩控制》，里面有相关的算法介绍，可以参考论文进行搭建。

模型预测控制陈虹.pdf

意大利专家的多年模型预测控制算法总结，共有9章，2021年更新，可用于BMS SOC估计，PMSM估计等

分别给出了无约束MPC和约束MPC的MATLAB程序 分别给出了无约束MPC和约束MPC的MATLAB程序 分别给出了无约束MPC和约束MPC的MATLAB程序 分别给出了无约束MPC和约束MPC的MATLAB程序

本代码为博文https://blog.csdn.net/weixin_44044411/article/details/107969423的配套代码，为博主上传。代码包含了无人驾驶车辆变道的仿真及根据车辆运动学模型实现模型预测控制的仿真效果。解压后从main.m直接运行即可，MATLAB版本为2017a，不同版本注释会出现乱码，不影响运行效果。