其中为MPC模型预测控制仿真程序，为m文件，包含了对模型预测控制的理解，有助于结合理论

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基于MPC算法的整车控制器实现，carsim-matlab联合仿真建模。

mpc matlab代码视频ControllerProject-DPvs.MPC 开发用于电动汽车能量最小化的最佳控制器-ME231A / EE220B 作者：Paaras Agrawal，Ehsan Arasteh，Thomas Chengattu，Chahal Neema和Jared O'Leary ME231A / EE220B 2017年秋季最终项目 抽象的 设计用于车辆控制的高能效最佳控制器是实现普遍存在的，环境友好的自主运输模型的重要步骤。 这项研究探索了最佳控制策略的设计和实施，该策略将使电动汽车横穿预先建立的道路时所消耗的能量降至最低。 探索的控制策略通过最小化代表总能量使用的高度非线性成本函数，来决定车辆的输出驱动力，作为其在所选道路上的位置的函数。 成本函数是根据速度限制（由于道路速度限制），功率限制（由于电动机的物理限制）和非线性系统动力学而制定的，非线性系统动力学将车辆的速度描述为驱动力和道路位置的函数。 该研究调查了基于动态编程（DP）和模型预测控制（MPC）方法的几种控制策略的有效性，并比较了各自的结果。 最终，本研究分析了在各种现实情况下实施上述控制方法的

mpc matlab代码视频复杂驾驶条件下的自动超车操作 抽象的 虽然现有解决方案尝试在简单和静态场景下进行多车道超车，但这里的重点是单车道超车，该车道在动态变化的条件下要求对相邻车道的侵入最小。所提出的方法利用基于启发式规则的策略来选择最佳机动然后结合使用安全集和可达集，以根据所需操作迭代生成中间参考目标。 然后，非线性模型预测控制器将动态可行的轨迹规划到这些避免碰撞的中间参考目标。 使用带有ROS（机器人操作系统）框架的CARLA仿真引擎与使用MATLAB开发的模型预测控制器进行组件间通信的7种不同场景（包括许多复杂的车道保持和超车场景），对所提出的方法进行了实施和测试。 在每种经过测试的情况下，拟议的计划和控制范式都能够选择最佳行动方案（机动）并执行最佳行动方案，而不会与附近的其他车辆发生碰撞。 影片示范 结果 项目结构 ├───Functions // All MATLAB functions that are used for planning and control scheme ├───refs // All referenced Vehicle dynamics mod

mpc matlab代码视频Model_predictive_control 使用各种优化算法的MPC 运行说明： 克隆存储库： git clone https://github.com/susiejojo/Model_predictive_control.git cd进入目录并创建一个新的/data目录。 这可以通过以下方式完成： mkdir data 在MATLAB中打开并执行run.m 模拟图像保存在/data 。 要生成视频， mkmovie.sh复制到/data文件夹中，并通过以下方式执行Shell脚本： ./mkmovie.sh 。 文件和目录： run.m ：用于生成模拟并运行优化例程的主要代码。 getPreds.m ：用于基于预测范围的航路点返回预测。 对成本使用L2范数，对w进行L2正则化。 nonhn_pts.m ：用于在给定一组线性和角速度的情况下生成x，y坐标。 plot_figs.m ：用于逐帧绘制模拟。 根据优化程序调整代理的前进方向和位置。 colnfn.m ：返回碰撞约束和车道约束。 包含标志has_obstacle和has_lane_con来切换约束

基于状态空间模型的模型预测控制，matlab平台实现。