自动驾驶规划控制-nmpc路径规划和mpc路径跟踪 matlab和simulink联合仿真，非线性mpc路径规划，线性mpc路径跟踪

matlab生成算法代码ParNMPC版本1903-1 1903-1版的新功能： 原始对偶内点法 改进的用户界面 更好的性能 线搜索 介绍 主页： ParNMPC是用于非线性模型预测控制（NMPC）的MATLAB实时优化工具包。 ParNMPC的目的是为NMPC问题表述，闭环仿真和部署提供一个易于使用的环境。 使用ParNMPC ，您可以非常轻松地定义自己的NMPC问题， ParNMPC会自动为单核或多核CPU生成自包含的C / C ++代码。 即使只有一个内核， ParNMPC也非常快（计算时间通常在$ \ mu $ s范围内），并且启用并行计算时可以实现很高的加速比。 强调 符号问题表示 使用OpenMP自动并行C / C ++代码生成 收敛速度快（达到超线性） 高度可并行化（最多可以使用N个核，N是离散化步骤的数量） 高加速比 MATLAB与Simulink 安装 克隆或下载ParNMPC 。 解压缩下载的文件。 要求 MATLAB 2016a或更高版本 MATLAB编码器 MATLAB优化工具箱 MATLAB并行计算工具箱 MATLAB符号数学工具箱 Simulink编码器 支

设计了关于pid和mpc的控制实例，比较pid和mpc的输出特性

carsim2017和matlab2019a联合仿真，非线性模型预测控制器跟踪轨迹。包含英文文献有很好的解释

GRAMPC 是一种非线性 MPC 框架，适用于采样时间在（亚）毫秒范围内的动态系统，并允许在嵌入式硬件上有效实现。 该算法基于增强的拉格朗日公式，并针对内部最小化问题采用量身定制的梯度方法。 GRAMPC 是用普通 C 语言实现的，带有一个额外的 C++ 和 MATLAB/Simulink 接口。 GRAMPC 的基本结构和用法在源文件随附的文档中进行了描述。 有关该算法及其性能的更多详细信息，请参见发表在优化和工程中的相应文章。 该文章可通过开放获取在线获取：https://doi.org/10.1007/s11081-018-9417-2。 当您使用 GRAMPC 获得的结果时，请引用该论文。

matlab解微分组代码下载标称非线性模型预测控制 此存储库中的代码是 Python 中带有软约束的基本非线性模型预测控制 (NMPC) 实现，它使用 Unscented Kalman 滤波器进行状态估计。 NMPC 算法不考虑可能的不确定性，因此称为标称。 有关所需模块和包的更多信息，请参阅 部分。 如果您发现此代码有用，请考虑引用使用此实现进行验证。 入门 首先安装所需的技术先决条件并下载此存储库中包含的 Python 文件。 Next run ，它应该运行预定义的问题。 一旦成功，就可以编辑问题定义以定义您自己的问题。 该代码会自动输出一个用于分析和绘图的数据库，例如在 Matlab 或 Python 中使用。 描述 非线性模型预测控制 (NMPC) 是一种流行的控制方法，用于处理具有重要过程约束的多变量控制问题。 假设动态方程系统由微分代数方程 (DAE) 给出。 该代码主要用于验证更新颖算法的性能与更可能在工业中找到的实现。 它具有以下特点： 用于后退和收缩时间范围的廉价 NMPC 实现 使用 UKF 进行参数和状态估计 使用自动微分法高效求解非线性动态优化公式 由于软约束，

分析了切换解析 NMPC方法的缺点,提出了一种非切换解析的 NMPC新方法;论证了在解析NMPC控制律下,通过坐标变换可以将闭环系统分别在关系度确定和不确定的2个子空间近似为线性系统,得出非切换解析 NMPC使闭环系统稳定的必要条件;通过仿真试验及球杆系统实时控制实验进行稳态误差和响应分析,在 GBB1004球杆系统实验设备进行验证,采用 MATLAB模型预测控制,设计了控制实验图,证明了非切换解析 NMPC的有效性和可行性。

一个非线性模型预测控制程序，初学者入门的好资料，值得下载参考

Nonlinear Model Predictive Control Theory and Algorithms 非线性模型预测控制以及对应的PPT

基于非线性模型预测控制（Nonlinear Model Predictive Control, NMPC）的车辆路径跟踪控制MATLAB仿真代码，可以直接解压运行，NMPC_main.m为主文件。