Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

本研究聚焦于基于分布式模型预测控制（DMPC）的多固定翼无人机（UAV）共识控制策略。文章详细介绍了如何通过DMPC实现多架无人机之间的信息共享、协调和决策制定，以达到协同飞行的目的。研究内容包括无人机的环境感知、信息交流机制以及飞行策略和路径规划的共同制定。该研究适用于无人机控制领域的专业人士、学者以及对无人机协同飞行感兴趣的爱好者。使用场景涵盖无人机搜索、监视、巡航等协同任务。目标是提升多无人机系统在执行复杂任务时的效率和安全性。 关键词标签：分布式控制 模型预测控制 无人机 协同飞行

一种应用于多车队列控制的分布式模型预测控制算法，该算法能够有效地协调三辆车的行驶，以实现车队的高效和安全行驶。文中详细阐述了算法的原理、实现步骤以及在实际场景中的应用效果。适用于对自动驾驶技术和车辆控制系统感兴趣的工程师、研究人员和学生。使用场景包括但不限于自动驾驶车辆的研发、智能交通系统的构建以及车辆控制算法的教学和研究。目标是提供一个有效的解决方案，以提高多车队列在复杂交通环境中的稳定性和协同性。 关键词标签：分布式控制 模型预测控制 多车队列 自动驾驶

基于MATLAB的分布式模型预测控制工具箱--DMPC

状态耦合系统的同步分布式模型预测控制

具有耦合约束的多智能体系统的分布式模型预测控制

针对具有避免冲突的多智能体系统的跟踪和形成问题，提出了一种同步分布式模型预测控制算法。 我们考虑所有智能体的确定性，线性，时不变和齐次动力学。 在同步DMPC中，所有代理都利用邻居的假定预测信息同步解决其优化问题，以获得当前的最佳输入。 考虑到每个代理的假设和实际预测信息之间存在不确定的偏差，我们有助于设计一个与偏差有关的避免碰撞约束，该约束被施加在单个优化问题中，以确保每个代理的安全性。 我们通过设计二范数形式的时变相容性约束来约束不确定性偏差，该约束被施加在个体优化问题中，在避免碰撞和指数稳定性方面都起着重要作用。 通过所提出的算法，证明了递归可行性，指数稳定性和避免碰撞的保证。 提供了一个仿真示例，以说明此方法的实用性和有效性。

为了解决由多个电池单元组成的大容量电池储能阵列系统(BESAS)的优化运行问题，提出了一种基于分布式模型预测控制的加权一致性算法。首先，介绍了含风电场BESAS的构成，将多个电池储能单元划分为充电组和放电组，通过制定合理的组间协调策略，在不影响BESAS额定功率的前提下，提高储能系统的容量利用率和减少充/放电转换次数；然后，详细地介绍了所提分布式算法的计算过程，并将该算法应用于BESAS的分组控制过程，实现兼顾电池单元安全运行的功率自适应分配；最后，通过算例从算法性能和BESAS控制性能2个方面进行仿真验证，结果表明所提算法和分组控制策略在鲁棒性和控制效果方面均具有一定的优势和可行性。

多点路径规划指标在线多机器人运动计划 该代码随附于RA-L / ICRA 2020文件 CE Luis，M。Vukosavljev和AP Schoellig，“具有用于多机器人运动规划的分布式模型预测控制的在线轨迹生成”，IEEE机器人。 自动Lett。，第一卷5，没有。 2020年1月，第2卷，第604–611页。 引文 如果您将此库用于自己的工作，请考虑引用： @article{luis2020online, title={Online trajectory generation with distributed model predictive control for multi-robot motion planning}, author={Luis, Carlos E and Vukosavljev, Marijan and Schoellig, Angela P}, journal={IEEE Robotics and Automation Letters}, volume={5}, number={2}, pages={604--611}, year={2020}, pu

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