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。

非线性模型及其解法 最小二乘法 公式详细推导及个人理解 非线性最小二乘估计的定义及存在性定理 于是改进的Gauss-NewTon迭代算法为： （1）选定初值 ，对非线性模型（1）式线性化，并按线性最小二乘估计求 （2）适当选取 ，并按（6）式计算 （3）若 ，则转（4），否则另 ，转（1） （4）输出 和 ，结束 该算法关键是要计算 ，韦博成建议对 采用三点抛物线近似，即分别求出 时的值，这三个值为 ， ， ，则：

模型预测控制 (MPC) 预测和优化未来时间范围内的时变过程。 该控制包接受线性或非线性模型。 使用APOPT、IPOPT等大规模非线性规划求解器，解决数据协调、移动范围估计、实时优化、动态仿真和非线性MPC问题。 此目录中包含三个示例文件，用于实现线性时不变 (LTI) 系统的控制器： 1. apm1_lti - 将任何 LTI 模型转换为 APM 格式2. apm2_step - 执行步骤测试以确保模型准确性3. apm3_control - MPC 设定值更改为新的目标值 步骤 2 和 3 还会打开 Web 界面以查看步骤或控制器响应。 在以下位置提供了其他文档和示例问题： http://apmonitor.com/wiki 还举办双周网络研讨会以演示新应用程序并提供教程。 之前的演讲包括无人驾驶飞行器 (UAV)、摩擦搅拌焊接 (FSW)、生物系统、能量存储、燃烧、燃料电

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1、线性回归，岭回归，Lasso回归，局部加权线性回归 2、logistic回归，softmax回归，最大熵模型 3、广义线性模型 4、Fisher线性判别和线性感知机 5、三层神经网络 6、支持向量机

与 s 函数块一起使用的非线性模型构建，以及用于在不稳定平衡点线性化的文件

提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的非线性模型预测控制系统,利用RBF神经网络的非线性拟合性,构建一个神经网络预测器(NNP)来预测模型未来时刻的输出值.然后利用神经网络控制器(NNC)实现基于模型的预测控制.仿真结果表明此方法具有较好的控制效果,并且在有扰动和模型失配的情况下,表现了良好的鲁棒性.

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