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MPC模型预测控制详解及实战应用，从双积分到车辆动力学跟踪控制的原理和代码实现

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简介：
本课程深入讲解MPC（模型预测控制）理论与实践，涵盖从基础双积分系统到复杂车辆动态轨迹跟踪控制的应用。通过详细案例分析与编程代码演示，帮助学员掌握MPC建模、仿真及优化技巧。 MPC（模型预测控制）是一种先进的控制策略，在工业自动化领域有着广泛应用。本段落详细介绍了从理论基础到实际应用的全过程，并提供了详细的文档与代码实现。 主要内容包括： 1. MPC原理推导：详述了模型预测控制的基本概念、数学建模及算法流程。 2. 实现方式：使用MATLAB和C++两种编程语言进行MPC的实现，便于读者根据实际情况选择合适的工具进行开发。 3. 工程案例分析：通过四个具体的应用实例来展示如何利用MPC技术解决实际问题： - 双积分控制系统 - 倒立摆控制系统 - 车辆运动学跟踪控制 - 车辆动力学跟踪控制 每个案例都包含详细的文档和代码，帮助读者更好地理解和掌握模型预测控制的应用方法。

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  • MPC模型预测控制详解及实战应用，从双积分到车辆动力学跟踪控制的原理和代码实现
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    本课程深入讲解MPC（模型预测控制）理论与实践，涵盖从基础双积分系统到复杂车辆动态轨迹跟踪控制的应用。通过详细案例分析与编程代码演示，帮助学员掌握MPC建模、仿真及优化技巧。 MPC（模型预测控制）是一种先进的控制策略，在工业自动化领域有着广泛应用。本段落详细介绍了从理论基础到实际应用的全过程，并提供了详细的文档与代码实现。 主要内容包括： 1. MPC原理推导：详述了模型预测控制的基本概念、数学建模及算法流程。 2. 实现方式：使用MATLAB和C++两种编程语言进行MPC的实现，便于读者根据实际情况选择合适的工具进行开发。 3. 工程案例分析：通过四个具体的应用实例来展示如何利用MPC技术解决实际问题： - 双积分控制系统 - 倒立摆控制系统 - 车辆运动学跟踪控制 - 车辆动力学跟踪控制 每个案例都包含详细的文档和代码，帮助读者更好地理解和掌握模型预测控制的应用方法。
     
  • MPC模型预测控制详解：从原理推导到代码实现，包含双积分、倒立摆及车辆运动学和动力学的追踪控制实例分析
    优质
    本书详细解析了MPC（模型预测控制）技术，涵盖理论基础、数学推导及代码实践，并通过多个经典案例深入探讨其应用。 MPC模型预测控制详解：从原理推导到代码实现，涵盖双积分、倒立摆、车辆运动学与动力学跟踪控制系统案例分析。 本书深入解析了MPC（模型预测控制）的理论基础，并详细介绍了其在MATLAB和C++中的编程实现方法。具体包括以下内容： - **MPC模型预测控制原理**：详细介绍MPC的工作机制及其数学推导过程。 - **代码实现**： - 使用MATLAB进行算法仿真与调试，提供清晰易懂的程序示例。 - 利用C++语言编写高效稳定的实时控制系统应用。 本书还提供了四个实际工程案例： 1. 双积分系统控制 2. 倒立摆系统控制 3. 车辆运动学跟踪控制 4. 车辆动力学跟踪控制 每个案例都包含详细的文档说明和源代码，帮助读者全面掌握MPC模型预测控制的理论知识及实践技能。
     
  • MPC模型预测控制：从原理到代码实现详解及实际应用案例
    优质
    本书深入浅出地讲解了MPC（模型预测控制）的基本原理，并通过具体代码演示其实施过程，辅以真实世界的应用案例来加深理解。适合希望掌握MPC技术的读者阅读。 本段落档详细介绍了模型预测控制（MPC）从原理到代码实现的过程，并对MPC的原理进行了深入推导。文档提供了两种编程语言下的实现方法：Matlab和C++，并包含了四个实际工程案例的应用： 1. 双积分控制系统； 2. 倒立摆控制系统； 3. 车辆运动学跟踪控制系统； 4. 车辆动力学跟踪控制系统。 此外，该文档还附带了上述所有案例的详细代码。
     
  • MPC模型预测控制：从原理详解到代码实现（含MATLAB与C++）
    优质
    本书深入浅出地解析了MPC模型预测控制的理论基础，并通过实例详细讲解如何在MATLAB和C++中实现这一先进控制策略。 该压缩包涵盖了MPC（模型预测控制）的理论基础、实现方式以及应用案例。MPC是一种高级控制策略，能够在给定的时间范围内预测未来的系统行为，并优化控制输入以满足性能指标。文档内容包括了从理论推导到编程实现再到工程实践的完整流程。 文件中提到的编程实现在Matlab和C++两种语言中都有展示。这表明文档不仅关注于理论研究，还重视实际应用与软件开发工具的选择。在控制系统设计领域，Matlab因其强大的仿真功能被广泛使用；而C++则以其高效的执行速度适用于控制算法的实际部署。 工程案例部分介绍了四个具体的应用场景：双积分控制系统、倒立摆控制系统以及车辆运动学和动力学跟踪控制系统。这些例子涵盖了从基础的线性系统到复杂的非线性和动态系统的不同层面，展示了MPC在解决实际问题中的灵活性与有效性。 文档内容不仅包括了对MPC理论的深入解析，还提供了将该理论应用于具体控制任务的方法，并通过案例分析其效果。图片文件（如1.jpg、2.jpg）可能包含用于辅助理解原理和应用示例的相关图表或插图。 此外，“随着工”等字样暗示文档中可能讨论了MPC在工业过程中的实际运用，尽管没有详细说明具体的工业场景细节，这表明内容具有很高的实用价值。此压缩包为控制工程领域的学习者提供了全面的学习资料，从基础理论到编程实践再到应用案例都有涉及。
     
  • MPC车辆控制_MPC模型预测_跟驰模型_Vehicle
    优质
    本研究探讨了基于MPC（模型预测控制）算法在车辆跟驰控制系统中的应用，通过建立精确的车辆动力学及跟驰模型，优化车辆行驶过程中的安全距离与速度调节，显著提升交通流稳定性和安全性。 车辆纵向动力学控制通过模型预测来调节车辆的加速和减速，以实现纵向跟随功能。
     
  • MPC无人驾驶车辆模型预测控制：手写推导与代码配置详解（基于动力学轨迹跟踪）
    优质
    本书深入浅出地讲解了MPC在无人驾驶领域的应用，重点介绍如何进行模型预测控制的手写推导及代码实现，特别聚焦于通过MPC技术优化车辆的动力学轨迹跟踪。适合对自动驾驶技术感兴趣的读者学习研究。 MPC无人驾驶车辆模型预测控制技术基于动力学轨迹跟踪进行设计，并涵盖了多种参考轨迹（如双移线、五次多项式）。该技术不仅包括详细的代码设置信息，还包含了从动力学建模到MPC算法的手写推导过程。资料内容全面且深入，适合对无人驾驶领域中高级模型预测控制感兴趣的读者研究学习。核心关键词：MPC无人驾驶车辆；模型预测控制；动力学轨迹跟踪；双移线；五次多项式；代码设置信息；手写推导过程。
     
  • MPC控制器实现：基于模型预测控制(MPC)
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    本项目聚焦于开发和实施基于模型预测控制（MPC）的先进控制系统——MPC控制器。该系统通过优化算法，在线计算并执行最优控制策略，广泛应用于工业自动化领域以提高生产效率与稳定性。 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；所有操作系统要求 make >= 4.1（mac、linux），make >= 3.81（Windows）。Linux系统大多数发行版默认安装了make和gcc/g++，版本>=5.4。Mac系统需要先安装Xcode命令行工具。在Windows环境下建议使用install-mac.sh或install-ubuntu.sh脚本进行安装。如果选择从源代码安装，请签出e94b6e1提交的uWebSockets项目：git clone https://github.com/uWebSockets/uWebSockets cd uWebSockets git checkout e94b6e1，此版本为v0.14.x系列中的一个。
     
  • 基于MATLAB仿真的双轮差速运动学轨迹跟踪的模型预测控制(MPC)实现
    优质
    本研究利用MATLAB仿真平台，探讨了在双轮差速驱动机器人中应用模型预测控制技术进行轨迹跟踪的方法，验证了MPC算法的有效性与精确度。 基于双轮差速运动学模型建立预测模型，并对其进行离散化和线性化处理。通过模型预测控制（MPC）技术实现双轮差速小车对指定轨迹的跟踪功能。具体实现方法为编写MATLAB脚本函数，而非使用Simulink工具进行开发。