【自动驾驶】模型预测控制完成轨迹跟踪任务

主要观点总结

文章介绍了模型预测控制（MPC）的基本概念和应用场景，包括其在工业控制和自动化领域的广泛应用。文章详细描述了MPC如何利用一个已有的模型、系统当前的状态和未来的控制量来预测系统未来的输出，并通过优化算法选择最优控制输入以实现系统的稳定和最优性能。此外，文章还提到了轨迹跟踪中的最优控制，包括单输入单输出系统的代价函数和滚动优化的概念。最后，文章介绍了线性MPC求解的过程和与LQR控制的对比。

关键观点总结

关键观点1: MPC是一种先进的控制算法，广泛应用于工业控制和自动化领域。

基于数学模型对系统进行预测，并在每个控制周期通过优化算法选择最优控制输入。

关键观点2: MPC利用一个已有的模型、系统当前的状态和未来的控制量来预测系统未来的输出。

通过优化算法调整控制参数，使系统性能达到最佳。

关键观点3: 滚动优化的概念在MPC中非常重要。

在每个采样时刻，根据当前系统状态和测量信息，通过求解一个局部最优控制问题得到当前时刻的最优控制策略。然后在下一个采样时刻重复这个过程。

关键观点4: 线性MPC求解的过程包括定义状态量和系统输入量，建立损失函数和约束条件，然后使用优化算法求解。

与LQR控制相比，MPC适用于线性和非线性系统，且考虑系统约束，对控制器计算能力要求较高。

文章预览

MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）是一种先进的控制算法，广泛应用于工业控制和自动化领域。 它基于数学模型对系统进行预测，并在每个控制周期内通过优化算法选择最优控制输入，以实现系统的稳定和最优性。 最优控制的基本概念 最优控制（optimal control）是指在给定约束条件下，通过调整系统的控制参数，使系统在某种性能指标下达到最佳状态的问题。 最优控制通常需要在整个时间域上进行优化，以达到最佳性能，当存在扰动的情况下，当前时刻的最优比不一定是下一时刻的最优值。 最优控制在实际应用中有很广泛的应用，例如在自动驾驶汽车中，通过优化车辆的加速度和转向角度，使其在规定的时间内安全地到达目的地；在制造业中，通过调整生产线的控制参数，实现生产效率的最大化；在经济学中，通过优化投资组合，实现最 ………………………………