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跟着大神学习模型预测控制

2022-01-12 23:42:00·  来源：智能运载装备研究所  
　
自20世纪80年代以来，工程师们一直在工业中使用MPC控制器。随着微处理器计算能力的不断增强，它的使用已经扩展到许多其他领域，包括汽车和航空航天行业。MPC可以
自20世纪80年代以来，工程师们一直在工业中使用MPC控制器。随着微处理器计算能力的不断增强，它的使用已经扩展到许多其他领域，包括汽车和航空航天行业。MPC可以处理输入和输出之间有交互的多输入多输出(MIMO)系统。由于这些交互作用，使用PID等传统控制器来设计MIMO系统通常具有挑战性。然而，MPC可以同时控制所有的输出，同时考虑到输入-输出的交互作用。MPC还可以处理约束条件。约束很重要，因为违反它们可能会导致不希望产生的后果。MPC还具有预览功能（类似于前馈控制）。如果预先知道设定点的变化，控制器可以更好地响应这些变化并提高其性能。

有关MPC详细的推导过程和知识可参考公众号文章：无人驾驶控制算法之MPC控制、模型预测控制系统总结、模型预测控制实践，以及MPC的应用实例：基于二自由度模型的MPC在车辆横向控制中的应用、基于MPC的参数化ACC的设计与实现、基于MPC的车道保持系统设计。本次重点学习MPC的实现方法和编程仿真技巧，可观看下面视频讲解，视频内容主要包括：模型预测控制简介、MPC工作原理、MPC调参、MPC控制器分类、MPC控制器应用、MPC工具箱使用、MPC应用实例等，各部分内容简介如下：

（1）模型预测控制简介：了解使用模型预测控制(MPC)的好处。MPC利用系统模型来预测其未来行为，解决优化问题，选择最佳控制动作。

（2）模型预测控制工作原理：了解模型预测控制(MPC)的工作原理。MPC使用了一个系统模型来预测未来系统的状态。它解决了每个时间步长的优化问题，以找到控制动作，控制预测的系统输出尽可能接近所需参考的程度。使用一个简单的汽车控制的例子，介绍了MPC的使用方法。

（3）MPC调参：选择控制器采样时间、预测和控制范围、约束和权值的调参建议。

（4）MPC控制器分类：可以根据系统模型、约束条件和成本函数选择所使用的MPC控制器的类型。可用的选项包括线性时不变、自适应、增益调度和非线性MPC。

（5）MPC控制器应用：为了降低MPC计算的复杂性，可以使用模型降阶技术，使用更短的预测和控制范围，减少约束的数量，并使用较低精度的数据和控制。此外，通过使用离线预先计算的最优解决方案，显式MPC比传统的MPC需要更少的运行时计算。通过在迭代次数超过指定的最大值后应用次优解，也可以保证MPC控制器在最坏情况下的实时性。

（6）MPC工具箱使用：使用模型预测控制工具箱附带的MPC设计器应用程序，可以指定MPC设计参数，如控制器采样时间、预测和控制范围，以及约束和权重。然后，通过微调控制器并评估其性能。以自动转向车辆为例，使用驾驶场景设计器创建一个自定义参考轨迹，并使用模型预测控制工具箱设计自动车辆转向系统的MPC控制器。

（7）MPC应用实例：通过仿真实例学习如何计算和更新MPC所需的离散系统模型，还将学习如何调试MPC控制器以及从MPC控制器中生成代码。
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