关键词:
MPC控制简介
众所周知,控制算法中,PID的应用占据了90%,而另外10%就是这次的主角MPC控制算法。
MPC控制算法全称模型预测控制,它相对比PID有着多输入,多输出以及更加平稳的特点。并且最重要的是,MPC可以针对非线性的系统进行控制
。
由于其平稳的和非线性问题有着较强处理能力的特点,其在自动驾驶领域异常流行。
MPC全称:模型预测控制
- 模型:即简单运动学模型,一般需要转化为线性的,离散的
状态空间
方程作为基本模型 - 预测:根据模型预测未来数个时间段内(离散的)的状态
- 控制:根据预测内容进行二次优化与处理,得出合适控制量。
简单流程(个人简单理解,若有误请指出)
车辆运动学模型
公式为
x ′ = v ∗ cos ( φ ) . y ′ = v ∗ sin ( φ ) . x ′ = v ∗ tan ( δ ) l . x'=v*\\cos(φ).\\\\ y'=v*\\sin(φ).\\\\ x'=\\cfracv*\\tan(\\delta)l. x′=v∗cos(φ).y′=v∗sin(φ).x′=lv∗tan(δ).
由于MPC的模型需要、状态空间方程
、线性的
、离散的
表达
因此第一步就是使其成为状态空间方程
完整的表示一个车的状态,我们需要用到他的坐标和角度也就是[x,y,φ]
车辆是一个二自由度模型。控制量分别是:后轮的速度v
,前轮的转角δ
.
于此,可以确定 MPC控制简介众所周知,控制算法中,PID的应用占据了90%,而另外10%就是这次的主角MPC控制算法。MPC控制算法全称模型预测控制,它相对比PID有着多输入,多输出以及更加平稳的特点。并且最重要的是... 查看详情 ...数,我们可以做以下理解(可以参考MPC跟踪直线轨迹的视频讲解): 查看详情 ...接受来自规划层的局部参考轨迹,输出前轮偏角来对车辆进行控制。车型选择车型选择工况设置工况设置Simulink框图轨迹重规划结果图局部路径规划以及路径跟踪核心资源见下!需要系统性学习的朋友,请点击下方图... 查看详情 【高空无人机视角下的路口车辆与行人检测跟踪与轨迹刻画】背景需求可参考的方法1、opencv+python实现目标跟踪的方法:主要代码①main.py②items.py检测效果2、dlib库单目标检测方法3、深度学习方法代码效果推荐相关目标追... 查看详情 ...因此,LatticePlanner输出的轨迹是一条光滑无碰撞满足车辆运动学约束和速度约束的平稳安全的局部轨迹。LatticePlanner的输入端主要由三部分组成,感知及障碍物信息、参考线信息及定位信息。局部规划模块的输出是带有速... 查看详情 ...向控制、非线性系统线性化处理及MPC算法动力学跟踪任何轨迹等)专属爆品课程(赠送会员专属全套答疑课程及全套爆品资源,且课程持续更新)!1.MPC跟踪直线轨 查看详情 ...向控制、非线性系统线性化处理及MPC算法动力学跟踪任何轨迹等)专属爆品课程(赠送会员专属全套答疑课程及全套爆品资源,且课程持续更新)! 查看详情 ...法----匹配对于目标跟踪,前提是能够对单张图片中的车辆进行检测,从而知道图片中车辆的位置,根据连续的图像中目标位置的轨迹预测,从而来实现跟踪。跟踪的基本思想如下图所示,设T1和T2是视频中连续... 查看详情 ...f1a;通过MPC算法计算出期望加速度,让车辆(快速且平稳)跟踪我们设计好的期望速度曲线2.下位控制器:根据计算出来的期望加速度,通过协调驱动机构和制动机构来将其实现。比方说:算... 查看详情 ...lkiffliAbdulKadir论文类型:综述性论文(针对常用的车辆模型、常用的控制方法论、以及用于评估控制器性能的性能标准对路径跟踪控制进行了综述)。摘要部分:Autonomousvehiclefieldofstudyhasseenconsiderableresearcheswithinthre... 查看详情 效果如图获取线路坐标的工具AMap.plugin('AMap.MoveAnimation',function() //线路的坐标点 varlineArr=[ [118.87044801,31.94109066], [118.87174408,31.9413029], [118.87351764,31.94161163], [118.87504109,31.94188 查看详情 ...统的分类 按自动化水平分类 无人驾驶系统架构 常用的车辆模型无人驾驶系统的分类 按自动化水平分类 无人驾驶系统架构 按照要求一一回答以上三个问题: 常用的车辆模型点击下方卡片,进入公粽号,回复数... 查看详情 IOC理论推导1.UserDaoImpl接口packagecom.liqilaing.dao;publicinterfaceUserDaovoidgetUser();2.UserDaoImpl实现类packagecom.liqilaing.dao;publicclassUserDaoImplimplementsUserDaopublicvoidgetUser()System.out.pri 查看详情 ...制算法1.位置式PIDpython代码实现2.增量式PIDpython代码实现2.车辆横向跟踪误差3.PID实现轨迹跟踪参考资料轨迹跟踪PID控制PID控制概述1.PID控制原理1.1基本概念PID(ProportionalIntegralDerivative)是工业应用最为广泛的控制器。学习过控制理论... 查看详情 ...一起进步!项目介绍:教程为北理工的无人驾驶车辆模型预测控制第2版,代码为开源代码。所用的仿真软件为Carsim2020.0和MatlabR2021a。使用MPC控制思想对车辆进行速度控制,并给出仿真结果。效果如下:基于MPC... 查看详情 近期笔者在进行车辆跟踪设备的研发,该技术可以实现将车辆的实时状态与车辆跟踪设备相连接,将车辆跟踪设备置于车辆上时。可以通过远程可视化后台对车辆所处的位置、状态以及运动轨迹进行实时记录,从而判... 查看详情 用户在使用车辆过程中,经常会出现车辆丢失、车辆损坏或出现安全事故的情况发生。对于商用的车辆,例如出租车、大货车等,作为管理者,还希望能够监测车辆的运动轨迹、车辆的状态以及车辆的实时位置。... 查看详情 目录一、理论基础二、思路流程三、部分MATLAB代码四、仿真结论分析一、理论基础 主要是通过和提取的背景进行对比,得到汽车的基本轮廓,然后再通过视频的前后帧进行差分比对,得到运动汽车。最后对获得... 查看详情
状
态
量
X
=
[
x
y
φ
]
状态量\\Large X =\\large \\beginbmatrix x \\\\ y \\\\ φ \\endbmatrix
状态量X=⎣⎢⎡xyφ⎦⎥⎤
控
制
量
U
=
[
v
δ
]
控制量\\Large U =\\large \\beginbmatrix v \\\\ δ \\endbmatrix
控制量U=[vδ]
状
态
空
间
方
程
X
˙
=
f
(
X
,
U
)
状态空间方程\\\\ \\Large \\text\\.X=\\large f(\\Large X,U)
状态空间方程X˙=f(X,U)
后对状态空间方程进行一阶泰勒展开(线性化)
首先设置参考点(通常为规划好的路径中的参考点)
参
考
点
Xr
˙
=
f
(
X
r
,
U
r
)
参考点\\Large \\text\\.Xr=\\large f(\\Large Xr,Ur)
参考点Xr˙=f(Xr,Ur)
泰
勒
展
开
:
X
˙
=
f
(
X
r
,
U
r
)
+
δ
f
(
X
,
U
)
δ
X
∗
(
X
−
X
r
)
+
δ
f
(
X
,
U
)
δ
U
∗
(
U
−
U
r
)
.
泰勒展开:\\\\ \\Large \\text\\.X=\\large f(\\Large Xr,Ur) \\large+ \\cfrac\\large \\delta f(\\Large X,U)\\large \\delta \\Large X*\\Large(X-Xr)\\large + \\cfrac\\large \\delta f(\\Large X,U)\\large \\delta \\Large U*\\Large(U-Ur).
泰勒展开:X˙=f(Xr,Ur)+δXδf(X,U)∗(X−Xr)+δUδf(X,U)∗(U−Ur).
由于仍存在无法求得的f(Xr,Ur),因此我们转换策略,改为状态误差
量
泰
勒
展
开
:
X
˜
˙
=
X
˙
−
X
˙
r
=
δ
f
(
X
,
U
)
δ
X
∗
(
X
−
X
r
)
+
δ
f
(
X
,
U
)
δ
U
∗
(
U
−
U
r
)
.
泰勒展开:\\\\ \\Large \\text\\.\\text\\~X=\\Large \\text\\.X-\\text\\.Xr=\\large \\cfrac\\large \\delta f(\\Large X,U)\\large \\delta \\Large X*\\Large(X-Xr)\\large + \\cfrac\\large \\delta f(\\Large X,U)\\large \\delta \\Large U*\\Large(U-Ur).
泰勒展开:X˜˙=X˙−X˙r=δXδf(X,U)∗(X−Xr)+δUδf(X,U)∗(U−Ur).
X
˜
=
X
−
X
r
U
˜
=
U
−
U
r
\\Large \\text\\~X = X - Xr\\\\ \\Large \\text\\~U = U - Ur
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