Advertisement

Linearized model predictive control for mobile robots

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文介绍了针对移动机器人的一种线性化模型预测控制方法，通过简化非线性动力学模型来提高计算效率和控制精度。 Model Predictive Control (MPC) of a mobile robot using linearization.

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Linearized model predictive control for mobile robots
    优质
    本文介绍了针对移动机器人的一种线性化模型预测控制方法，通过简化非线性动力学模型来提高计算效率和控制精度。 Model Predictive Control (MPC) of a mobile robot using linearization.
     
  • Network-Based Neural Network Model Predictive Control (MPC)
    优质
    简介：本研究提出了一种基于网络的神经网络模型预测控制（MPC）方法，结合了先进的机器学习技术与工业过程控制理论，以优化复杂系统中的动态行为和性能。通过在网络架构中嵌入神经网络，该方案能够更精确地建模非线性系统并实时调整控制策略，适用于远程监控与分布式控制系统等领域，为提高能效、稳定性和响应速度提供了新的可能性。 基于神经网络的模型预测控制（MPC）算法用于多智能体系统的控制。
     
  • Adaptive MPC Design Using Simulink and Model Predictive Control...
    优质
    本教程介绍如何使用Simulink和Model Predictive Control工具箱设计自适应MPC控制器，适用于工业过程控制应用。 汽车自动驾驶 MPC（模型预测控制）实例文件详细附说明
     
  • Simultaneous Localization and Mapping Introduction for Mobile Robots...
    优质
    本篇文章介绍了移动机器人同时定位与地图构建（SLAM）技术的基本原理和方法，探讨了其在自主导航中的重要作用。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术是一种让机器人或自主系统能够同时构建环境地图并确定自身位置的方法。这项技术在无人驾驶汽车、无人机导航以及虚拟现实等领域有着广泛的应用。 SLAM方法主要分为两大类：基于滤波的算法和基于优化的算法。其中，基于滤波的典型代表是扩展卡尔曼滤波器（EKF-SLAM）和粒子滤波器；而基于图优化的方法则包括了批处理方式下的Bundle Adjustment以及增量式的Graph SLAM。 在实际应用中，SLAM技术面临着传感器噪声、动态环境变化等一系列挑战。为了解决这些问题，研究人员提出了多种改进方案和技术手段，如引入视觉信息的V-SLAM和利用激光雷达数据的LiDAR-SLAM等。 随着计算机硬件性能提升以及深度学习理论的发展，基于机器学习方法的SLAM技术也逐渐成为研究热点之一。
     
  • Design and Implementation of a Model Predictive Control System Using...
    优质
    本研究设计并实现了一种基于模型预测控制（MPC）的技术系统，通过优化算法提高系统的响应性能与稳定性。采用先进的数学建模方法，针对特定应用场景进行了详细仿真和实验验证，展示了该控制系统在动态调节及多变量处理方面的优越性。 这本国外的优秀教材介绍了如何使用MATLAB实现模型预测控制，并通过简洁的方式阐述了相关概念，还提供了实例代码。
     
  • Design and Implementation of a Model Predictive Control System Using...
    优质
    本论文设计并实现了一种基于模型预测控制(MPC)系统的应用方案，详细探讨了其算法原理、系统架构及实际案例分析。 模型预测控制（MPC）在控制工程领域有着悠久的历史，并且是少数几个持续吸引工业界和学术界研究人员兴趣的领域之一。
     
  • Design and Implementation of a Model Predictive Control System Using...
    优质
    本研究设计并实现了一种基于模型预测控制(MPC)的控制系统。通过优化算法，该系统能够有效应对多变量约束问题，并在多个仿真场景中验证了其稳定性和优越性。 该书于2008年由Springer出版，内容基于MATLAB实现的模型预测控制，并通过实际工程例子来展示MATLAB编程的应用。
     
  • Design and Implementation of a Model Predictive Control System Using...
    优质
    本论文设计并实现了一种基于模型预测控制（MPC）的控制系统。通过理论分析和实验验证了该系统的有效性和稳定性，为工业自动化提供了新的解决方案。 本书《Model Predictive Control System Design and Implementation Using MATLAB 2009》详细介绍了模型预测控制（MPC）的系统设计与实现方法，并使用MATLAB 2009作为主要工具进行阐述。书中不仅深入探讨了MPC的核心概念，还涵盖了诸如控制、MATLAB和MPC等关键词及相关高级控制技术主题。 作为一种先进的控制系统策略，MPC通过在每个时间步长解决一个在线优化问题来预测未来一段时间内的系统行为，并据此计算出当前最优的控制动作。这种方法特别适合处理多变量且受约束的问题，在工业过程控制、航天器导航及车辆动力学等领域得到了广泛应用。 模型精度是影响MPC性能的关键因素之一，因此本书深入探讨了如何建立和验证系统的动态特性模型——这些模型可以是线性的也可以是非线性的。此外，书中还强调了处理系统运行限制的重要性，以确保实现既安全又高效的控制策略。 MATLAB因其强大的数学计算能力和丰富的控制系统工具箱而成为MPC设计的首选平台之一。本书详细介绍了如何利用Model Predictive Control Toolbox等资源来简化控制器的设计过程，并提供了有关选择和配置关键参数（如预测时域、控制时域及权重系数）的具体指导，还涵盖了仿真环境搭建以及在实际硬件上部署控制器的方法。 除了基础理论外，书中可能还会探讨与MPC相关的高级主题，例如鲁棒控制、自适应控制、最优控制和非线性控制等。这些内容对于理解和解决复杂工业环境中出现的问题至关重要，并且代表了当前研究领域的前沿方向。 此外，《Model Predictive Control System Design and Implementation Using MATLAB 2009》还可能包含多个案例分析，以展示MPC在实际应用中的效果及其工作原理。通过这样的实例学习，读者可以更好地掌握如何将理论知识转化为实践操作能力，并能在各自的领域内有效利用MPC策略。 总的来说，《Model Predictive Control System Design and Implementation Using MATLAB 2009》为控制系统工程师和研究人员提供了一个全面的学习资源库，使他们能够深入了解并熟练应用模型预测控制技术。
     
  • Model Predictive Control的实用设计与应用代码
    优质
    本资源深入浅出地介绍了模型预测控制（MPC）的设计原理及其在实际工程中的应用，并提供了丰富的编程实例和代码，帮助读者理解和实现复杂的控制系统。 《模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的实用设计与应用》是控制系统理论中的一个重要主题，在工业自动化领域被广泛应用。本资源包含了该书第三至第九章的MATLAB实现代码，提供了深入理解MPC算法及其在实际问题中应用的宝贵资料。 MPC是一种先进的控制策略，它基于动态过程的数学模型进行优化，预测未来一段时间内系统的行为，并据此制定控制决策。这种策略考虑了系统的动态特性、约束条件以及多步预测，从而能更有效地控制复杂系统。 书中的第三章可能涵盖了MPC的基本概念和原理，包括模型建立、控制律优化、预测与反馈的结合等。MATLAB代码将演示如何构建系统的状态空间模型，并利用优化工具箱进行在线优化计算。 第四至第六章可能涉及到不同类型的MPC算法，例如线性MPC、自适应MPC、非线性MPC等。通过MATLAB代码，我们可以看到针对具体问题选择和实现这些算法的方法，同时处理系统参数不确定性或非线性动态。 第七章可能讲解了MPC在处理约束问题上的优势，如状态约束和输入约束。这部分的代码展示了如何在优化过程中处理这些约束，确保系统安全运行。 第八章可能涉及MPC在实际工程应用中的案例，例如化工过程控制、能源管理系统或者电力系统调度等。这部分的代码将展示MPC解决具体控制问题的能力，并提供实时性能分析。 第九章可能探讨了MPC的扩展和改进，比如多变量MPC、分布式MPC以及集成预测控制等。这些高级概念的MATLAB实现帮助读者理解MPC在复杂网络系统中的应用。 通过学习和分析这些MATLAB代码，读者可以加深对MPC工作原理的理解，并掌握其设计与实现技巧，进而将其运用到自己的项目中。同时，这也有助于提升MATLAB编程技能，特别是使用优化工具箱和控制系统的相关函数。对于想要深入研究控制理论或从事相关工程实践的人来说，这份资源是不可或缺的学习材料。