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基于Prometheus的模型预测控制(MPC)开发(含源码及说明文档)

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简介:
本项目旨在利用Prometheus框架实现先进的模型预测控制(MPC),适用于工业自动化与过程控制。包含详尽源代码和使用指南,便于研究与应用。 ROS环境配置 安装教程可参考相关文档。 在安装ROS过程中遇到`rosdep init`失败的问题时,请查阅相关的解决方案文档。 1. 串口绑定 进行基于ROS的无人机开发时,通常需要使用串口转换工具连接机载计算机与飞控。为了方便起见,最好对这些设备进行串口绑定。 首先,在终端中输入以下命令查看当前系统中的USB设备: ```shell lsusb ``` 以数传电台为例,输出信息会包含类似如下的条目: ``` Bus 001 Device 007: ID 10c4:ea60 Cygnal Integrated Products, Inc. CP210x UART Bridge myAVR mySmartUSB light ``` 接下来,在终端中输入: ```shell sudo gedit /etc/udev/rules.d/myusb.rules ``` 添加对应设备ID和绑定的端口号名称,例如: ```shell KERNEL==ttyUSB*, ATTRS{idVendor}==10c4, ATTRS{idProduct}==ea60, MODE=077 ```

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客服
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  • Prometheus(MPC)
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    本项目旨在利用Prometheus框架实现先进的模型预测控制(MPC),适用于工业自动化与过程控制。包含详尽源代码和使用指南,便于研究与应用。 ROS环境配置 安装教程可参考相关文档。 在安装ROS过程中遇到`rosdep init`失败的问题时,请查阅相关的解决方案文档。 1. 串口绑定 进行基于ROS的无人机开发时,通常需要使用串口转换工具连接机载计算机与飞控。为了方便起见,最好对这些设备进行串口绑定。 首先,在终端中输入以下命令查看当前系统中的USB设备: ```shell lsusb ``` 以数传电台为例,输出信息会包含类似如下的条目: ``` Bus 001 Device 007: ID 10c4:ea60 Cygnal Integrated Products, Inc. CP210x UART Bridge myAVR mySmartUSB light ``` 接下来,在终端中输入: ```shell sudo gedit /etc/udev/rules.d/myusb.rules ``` 添加对应设备ID和绑定的端口号名称,例如: ```shell KERNEL==ttyUSB*, ATTRS{idVendor}==10c4, ATTRS{idProduct}==ea60, MODE=077 ```
  • MPC器实现:(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。
  • MPCMatlab仿真程序原理
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    本资源提供基于Matlab的MPC(模型预测控制)仿真实现及其详细理论解析,涵盖算法设计、代码实现与性能分析。 这段文字描述了一个MPC模型预测控制的仿真程序,该程序是一个m文件。它包含了对模型预测控制的理解,并有助于将理论与实践相结合。
  • (MPC)
    优质
    模型预测控制(MPC)是一种先进的过程控制系统,通过使用数学模型对未来状态进行预测,并据此优化控制策略以实现最佳操作性能和稳定性。 Alberto Bemporad的博士课程讲义涵盖了模型预测控制(MPC)的相关内容,包括MPC的基本概念以及线性系统的MPC理论。
  • C++自动驾驶MPC使用PDF报告合集.zip
    优质
    本资源包含基于C++编写的自动驾驶系统中MPC(模型预测控制)算法源代码及相关文档。内含详尽使用指南与理论分析,适合深入研究和实践应用。 基于C++实现的自动驾驶MPC(模型预测控制)源码包包含使用说明及PDF报告,非常适合用于毕业设计或课程作业项目。所有提供的代码都经过了严格的测试,确保可以直接运行,用户可以安心下载并利用这些资源进行学习和研究工作。该资料集全面涵盖了理论背景、算法实现细节以及实验验证等内容,帮助使用者深入理解MPC在自动驾驶系统中的应用与优化方法。
  • SimulinkMPC仿真
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    本研究利用Simulink平台构建了MPC(模型预测控制)系统,并进行了详尽的仿真分析,旨在优化控制系统性能。 MPC模型预测控制器的Simulink仿真与视频演示适用于学习MPC算法编程,适合本硕博等教研使用。请注意:测试请使用Matlab 2021a或更高版本,并且不要直接运行子函数文件。在运行时,请确保Matlab左侧的当前文件夹窗口是工程所在路径。具体操作步骤可以参考提供的视频演示进行学习。
  • MATLAB(MPC)实现.zip
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB实现模型预测控制(MPC)的详细示例和代码,适用于控制系统设计与研究。包含理论介绍及实践应用案例。 基于Matlab实现模型预测控制(MPC)具有以下优点:能够处理多输入多输出(MIMO)系统,而比例积分微分(PID)控制器只能处理单输入单输出(SISO)系统;虽然可以使用多个PID控制器来管理多个变量,但在变量之间存在耦合的情况下,调节PID参数会变得非常困难。此外,模型预测控制还能应对约束条件,在构建优化问题求解时可以直接将这些约束纳入其中以确保满足要求。它还利用了未来状态的预测信息。 然而,该方法也有其缺点:需要强大的计算能力,因为在每个时间步都需要解决一个优化问题。
  • MPC程序代
    优质
    本段代码实现了一个基于MPC(模型预测控制)算法的控制系统,适用于自动化和工业过程优化。通过预测未来状态,该系统能够有效调整输入参数,以达到最优控制效果。 本段落介绍了基于状态空间的模型预测MPC控制器的设计方法,并提供了MATLAB中的示例。
  • MPC程序代
    优质
    这段代码实现了一个基于模型预测控制(MPC)的控制系统,适用于多种工业自动化和过程控制场景。通过优化算法,能够有效处理约束条件下的多变量控制问题。 本段落介绍了基于状态空间模型预测MPC控制器的设计,并附带了MATLAB中的示例。
  • MPC程序代
    优质
    本代码实现了一种先进的MPC(模型预测控制)算法,适用于工业自动化和过程控制系统中。通过预测未来状态优化控制策略,确保高效、稳定的系统运行。 基于状态空间模型预测的MPC控制器设计,并附带MATLAB示例。