模型预测控制工具箱™提供功能，一个应用程序，Simulink®块，以及开发模型预测控制(MPC)的参考示例。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，可以实现单级和多级非线性MPC。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，您还可以使用提供的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®代码和IEC 61131-3结构化文本生成。
线性MPC设计
设计隐式的，gain-scheduled,自适应MPC控制器解决二次规划(QP)问题。生成一个明确的政策委员会控制器来自隐式设计。使用离散控制集MPC用于混合整数QP问题。
MPC设计程序
使用MPC设计器应用程序交互设计隐式MPC控制器，线性化您的Simulink模型Simulink控制设计™，使用仿真场景验证控制器性能，并比较多个设计的响应。
非线性MPC设计
设计非线性和经济的MPC控制器优化工具箱™来解决一个非线性规划问题。采用单阶段或多阶段配方进行优化规划和反馈控制。
产品资源:
“通过基于模型的设计，我们的液压工程师可以在不涉及嵌入式工程师的情况下完成控制器的设计和实现。这是一个很大的优势，因为它节省了时间，并产生了更高质量的控制器。”
Eisuke Matsuzaki，住友重工
有问题吗?
接下来是什么?
您也可以从以下列表中选择一个网站: