基于模型预测控制( MPC) 理论的智能车纵向速度控制问题可以转换为二次规划问题。针 对该二次规划( QP) 问题，利用一种改进的有效集( IASM) 二次规划算法减少 MPC 计算成本。该方 法包含两步: 首先对等式约束引进一种降维算法; 然后利用梯度投影方向对有效集算法的搜索方向 进行改进。改进的 QP 算法减少了迭代次数，降低了 MPC 纵向控制的计算成本。仿真结果证明了 该方法的有效性。

离散控制Matlab代码用于三相逆变器的MPC： 该存储库包含使用模型预测控制（MPC）控制带有输出LC滤波器的三相逆变器的代码。 控制器使用系统的离散时间模型来预测逆变器生成的所有可能开关状态的输出电压行为。 然后，将成本函数用作选择将在下一个采样间隔期间应用的开关状态的标准。 使用MATLAB/Simulink工具，在线性和非线性负载下，仅需一个预测步骤即可对MPC进行MATLAB/Simulink 。 用法： 对于线性负载（即电阻性），在“命令”窗口中键入，例如： >> clear all, clc, Ts = 30e-6; Vref = 200; Cfilter = 40e-6; Lfilter = 2.5e-3; Vdc = 500; Res = 100; 然后，运行Simulink模型（即MPC_3Phase_Inverter.slx ） 对于非线性负载（即，二极管桥式整流器），在“命令”窗口中键入，例如： >> clear all, clc, Rnload = 100; Cnload = 500e-6; Ts = 30e-6; Lfilter= 4.0e-3; Cfilt

Hierarchical Framework for Adaptive Cruise Control with Model Predictive Control Method，吉大的一篇SCI

关于ROS的模型预测控制实现 抽象的 该存储库使用从周期到单周期的移动机器人模型来实现，这意味着差动驱动轮式移动机器人具有良好的跟踪性能。 要运行此NMPC算法，您可以使用GAZEBO仿真器或定制的移动机器人，并与ROS中使用默认本地计划器的DWA算法进行比较。 特征 基于非线性Unicycle模型的MPC（通过ipopt求解器） AMCL本地化，伪本地化（基于编码器测距法） GAZEBO模拟，服务 安装 Ubuntu 18.04 安装ROS Melodic 安装ROS依赖项： sudo apt install ros-melodic-costmap-2d ros-melodic-move-base ros-melodic-global-planner ros-melodic-amcl 安装Ipopt：请参阅“ document / ipopt_install”中的教程。

matlab矩形序列代码使用管的鲁棒模型预测控制 该存储库包含管模型预测控制（tube-MPC）[1]以及用MATLAB编写的通用模型预测控制（MPC）的示例。 要求 Optimization_Toolbox（matlab） control_toolbox（matlab） 多参数工具箱3（开源，可从以下网址免费获得） 反馈，错误报告，贡献 如果您觉得此软件包有帮助，给此存储库加一个“星号”将对我来说是一个愉快的反馈！ 如果您发现错误，或者对试管MPC有更广泛的疑问，请在中发布。 我将尽力通过电子邮件回答问题，但我强烈建议在问题页面上这样做。 对我而言，保持自己的步调容易得多。 用法 对于tube-MPC和通用MPC，请分别参见example/example_tubeMPC.m和example/example_MPC.m 。 注意，这里的每个不等式约束都表示为凸集。 例如，状态Xc的约束条件指定为矩形，该矩形由4个顶点构成。 当考虑一维输入Uc ， Uc将由最小值和最大值（即u∊[u_min, u_max] ）指定，因此将由2个顶点构造。 有关更多详细信息，请参见示例代码。 管MPC的简

智能驾驶相关 轨迹跟踪 模型预测 Abstract—Path tracking issues of autonomous ground vehicles (AGVs) have attracted more attention in recent years with the intelligent and electrified development of vehicles. In order to make AGVs path tracking problem more flexible, regional path tracking problem is discussed in this manuscript based on model predictive control (MPC) method, where the front wheel steering angle is regarded as the control variable. The feasible region for AGVs running is determined first according to the detected road boundaries. In the following, AGVs running in this region is considered using kinematic model. Then, in order to make the actual trajectory of AGVs keep in the region and satisfy the safety requirements, MPC method is employed to design path tracking controller considering the vehicle dynamics, the actuator and state constraints. In order to verify the effectiveness of the proposed algorithm, simulations under various test conditions are carried out using a high fidelity vehicle simulator veDYNA, where the Hongqi vehicle HQ430 parameters are matched. The results obtained from the simulation illustrate that the proposed algorithm obtains good performance in dealing with the regional path tracking problem.

车辆路径matlab代码 无人驾驶车辆模型预测控制(第2版) 无人驾驶车辆模型预测控制(第2版)随书仿真程序及扩展学习资料. This repo holds the Simulink/CarSim codes for examples of Self-driving Vehicles and Model Predictive Contorl (2ed edition). Contents Chapter-2: Vehicle model validation, including 4 examples tire model validation kinematic model validation dynamic model validation Chapter-3: MPC for longitudinal control, including 4 examples a simple example using MPC toolbox for speed tracking demo MPC for speed tracking control with du as input Ext

基于状态空间模型的模型预测控制，matlab平台实现。

构建状态空间模型，运用模型预测控制控制追踪，适用于初学者

卡恩控制-MPC 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 视频 依存关系 cmake> = 3.5 所有操作系统： 使> = 4.1（mac，linux），3.81（Windows） Linux：大多数Linux发行版默认都安装了make Mac： Windows： gcc / g ++> = 5.4 Linux：大多数Linux发行版默认安装了gcc / g ++ Mac：与make一样的交易-[安装Xcode命令行工具]（（ ） Windows：建议使用 运行install-mac.sh或install-ubuntu.sh 。 如果从源代码安装，请签出以提交e94b6e1 ，即 git clone https://github.com/uWebSockets/uWebSockets cd uWebSockets git checkout e94b6e1 v0.14.x中的