模型预测控制工具箱
模型预测控制器的设计与仿真
模型预测控制工具箱™提供功能,一个应用程序,Simulink®以及模型预测控制(MPC)开发的参考实例。对于线性问题,该工具箱支持隐式、显式、自适应和增益调度MPC的设计。对于非线性问题,可以实现单阶段和多级非线性MPC。该工具箱提供了可部署的优化求解器,还允许您使用自定义求解器。
你可以在MATLAB中评估控制器的性能®和Simulink通过运行闭环模拟。对于自动驾驶,您也可以使用提供的MISRA C®-和ISO 26262兼容的块和示例,以快速开始车道保持辅助,路径规划,路径跟踪和自适应巡航控制应用程序。
工具箱支持C语言和CUDA语言®编码和IEC 61131-3结构化文本生成。
开始
学习模型预测控制工具箱的基础知识
线性植物规范
指定线性工厂模型,输入和输出信号类型,比例因子
MPC设计
设计传统(隐式)模型预测控制器的基本工作流程
明确的MPC设计
使用预计算解代替运行时优化的快速模型预测控制
自适应MPC设计
非线性装置的自适应控制,在运行时更新内部装置模型
Gain-Scheduled MPC设计
在运行时通过切换控制器实现非线性装置的增益计划控制
非线性MPC设计
设计具有非线性预测模型、成本和约束的模型预测控制器
代码生成
生成代码并在实时目标上部署控制器
自动驾驶的应用程序
自动驾驶模型预测控制器的设计与仿真