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Apollo控制算法MPC分析(一)
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MPC(Model Predictive Control)即模型预测控制，是常用控制算法的一种，本文整理出Apollo中该算法的推导过程。 与《 Apollo 控制算法 LQR 分析》一文类似，定义如下系统： \begin{equation} x_{t+1}=Ax_t+Bu_t+C,x…
摘要. 本文介绍了apollo控制模块的最后一部分： mpc控制器 第一节介绍了mpc算法中状态转换方程、 代价函数 定义、 权重矩阵 赋值和 mpc求解器 ，明确了自动驾驶中mpc问题的求解过程。 第二节和第三节分别解析mpc控制器中的初始化函数和计算控制命令函数，包括了参数载入、状态向量求解、状态空间 ...
3 MPC 求解. 关于MPC最初的想法是根据学习笔记4中渡大学的ECE680课程课件来逐步解释与分析Apollo的 SolveLinearMP （）函数。 今儿发现其 QpSolver （）是空的，且鉴于目前工作并不在此方向，有机会再深入。. 这里关于SolveLinearMP（），推荐参考[1]，作者非常认真地分析了Apollo的MPC控制。
文章浏览阅读8.4k次，点赞13次，收藏106次。本文详细介绍了Apollo自动驾驶系统中的模型预测控制(MPC)算法，从代码实现角度探讨了MPC的初始化、计算控制过程，包括车辆参数配置、状态更新、优化函数求解等关键步骤，展示了如何计算方向盘转角和加速度命令。
文章浏览阅读1.8k次。本文是Apollo Control模块代码解析的第一部分，重点介绍mpc_osqp.cc，它利用OSQP库解决MPC问题。首先回顾了MPC的基础，包括基于动力学模型的车辆控制，然后详细解释了如何构建MPC优化问题，涉及状态空间方程的离散化、目标函数设计、二次规划转换以及约束设置。
下文将从mpc原理入手，结合横纵向控制进行分析。 模型预测控制. 可以先结合官方的教学视频对mpc进行一个简单的了解：模型预测控制。 根据维基百科，模型预测控制是一种先进的过程控制方法，在满足一定约束条件的前提下，被用来实现过程控制，它的实现 ...
成。本文主要是对于Apollo 控制算法中的MPC（模型预 测控制）和LQR（线性二次调节器）这两种路径跟踪控制 器进行分析与比较。 MPC（模型预测控制）是一种先进的过程控制方法，在 满足一定约束条件的前提下，用于实现控制的过程。他的 实现依赖于过程的动态 ...
MPC(Model Predictive Control)即模型预测控制，是常用控制算法的一种，本文整理出Apollo中该算法的推导过程。 与《Apollo 控制算法 LQR 分析》一文类似，定义如下系统： 并列举出未来n时刻内的状态方程： A、B、C为《Apollo 控制算法车辆动力学模型分析》一文中推导出的 ...
最近一直在调LQR上车的效果，初见成效，所以也很好奇Apollo的MPC控制算法，没有项目驱动，只能靠自己的驱动力了，这里结合代码分析理论，详细梳理一遍apollo的MPC算法。 首先MPC的代码在apollo文件地址为： 1. 初始化 加载MPC的参数和配置：，主要包含vehicle_param、速度和转角限制等。
Apollo控制部分6--MPC控制器代码解析本文深入剖析Apollo控制模块中的MPC控制器代码，为自动驾驶技术研究者提供了一把理解MPC算法及其在自动驾驶中的实现方法的钥匙。 ... 计算控制命令函数则具体化了这一过程。首先，我们通过轨迹分析器计算纵向误差，进而 ...