ZIP基于NMPC（非线性模型预测控制算法）轨迹跟踪与避障控制算法研究仅供学习算法使用这段代码是一个用于无人车路径跟踪的程序 下面 630.8KB

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资源介绍:

基于NMPC（非线性模型预测控制算法）轨迹跟踪与避障控制算法研究 仅供学习算法使用 这段代码是一个用于无人车路径跟踪的程序。下面我将对程序进行详细的分析。 首先，代码的前几行是一些初始化设置，包括清除变量、关闭警告、添加路径等。然后定义了一些模拟参数，如模拟时间、预测步数、时间步长等。 接下来，定义了一个地图的结构体`Map`，其中包含了一系列的点坐标，用于描述路径。然后调用了`waypoint`函数对地图进行处理。 然后，程序初始化了一些状态参数，并定义了一些权重矩阵`W`和`WN`，用于优化控制问题。 接下来，程序进入主循环，直到模拟时间达到设定的时间长度。在每次循环中，程序首先更新当前位置，并判断是否到达目标点。然后计算参考轨迹和障碍物代价，并解决非线性模型预测控制（NMPC）最优控制问题。 在NMPC求解过程中，程序使用了一个while循环来迭代求解，直到满足收敛条件或达到最大迭代次数。在每次迭代中，程序计算控制输入，并更新状态。 最后，程序进行可视化展示，包括绘制地图、轨迹、参考轨迹等。 总的来说，这段代码实现了一个无人车路径跟踪的功能，通过优化控制问题来实现车
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89760572/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89760572/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">NMPC<span class="ff3">（</span></span>非线性模型预测控制算法<span class="ff3">）</span>轨迹跟踪与避障控制算法研究</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">无人车技术在近年来得到了快速的发展和广泛的应用<span class="ff4">。</span>其中<span class="ff3">，</span>路径跟踪和避障是无人车自动驾驶的两</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">个重要问题<span class="ff4">。</span>为了实现高效<span class="ff4">、</span>安全的路径跟踪和避障<span class="ff3">，</span>研究者们提出了许多算法和方法<span class="ff4">。</span>本文将介绍</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一种基于非线性模型预测控制<span class="ff3">（<span class="ff2">NMPC</span>）</span>算法的路径跟踪和避障控制算法<span class="ff3">，</span>并对其进行详细的分析<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先<span class="ff3">，</span>我们来详细分析一下代码的结构<span class="ff4">。</span>代码的前几行是一些初始化设置<span class="ff3">，</span>包括清除变量<span class="ff4">、</span>关闭警告</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">、<span class="ff1">添加路径等</span>。<span class="ff1">这些设置对于保证程序的正常运行非常重要</span>。<span class="ff1">接下来<span class="ff3">，</span>代码定义了一些模拟参数<span class="ff3">，</span>如</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">模拟时间<span class="ff4">、</span>预测步数<span class="ff4">、</span>时间步长等<span class="ff4">。</span>这些参数在路径跟踪和避障控制中起着重要的作用<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 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sc0 ls0 ws0">接下来<span class="ff3">，</span>代码进入主循环<span class="ff3">，</span>直到模拟时间达到设定的时间长度<span class="ff4">。</span>在每次循环中<span class="ff3">，</span>代码首先更新当前位</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">置<span class="ff3">，</span>并判断是否到达目标点<span class="ff4">。</span>然后计算参考轨迹和障碍物代价<span class="ff3">，</span>并解决非线性模型预测控制<span class="ff3">（<span class="ff2">NMPC</span>）</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">最优控制问题<span class="ff4">。</span>在<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">NMPC<span class="_ _1"> </span></span>求解过程中<span class="ff3">，</span>代码使用了一个<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">while<span class="_ _1"> </span></span>循环来迭代求解<span class="ff3">，</span>直到满足收敛条件或</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">达到最大迭代次数<span class="ff4">。</span>在每次迭代中<span class="ff3">，</span>代码计算控制输入<span class="ff3">，</span>并更新状态<span class="ff4">。<span class="ff2">NMPC<span class="_ _1"> </span></span></span>算法作为一种优化控制</div><div class="t m0 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class="ff4">。</span>希望本文能对相关领域的研究者们有所</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">启发和帮助<span class="ff4">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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