预测控制（一）：MPC轨迹跟踪 本文先讲解MPC如何应用于差速机器人，然后使用MATLAB进行仿真测试。MPC原理 MPC轨迹跟踪的思路不难理解，在目前位姿，预测后面N个时刻机器人所处的位置，与目标轨迹进行比较，计算位姿误差最小和控制量最小的解。使用下一时刻的控制量控制机器人，不等机器人走完预测的轨迹，马上再次进行循环，有点类似DWA算法。模型线性化 MPC全称模型预测控制，那首先就先得有模
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2024-01-28 02:01:28
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1、背景在我们的实际项目中，尤其以Web服务为例，经常遇到要做日志跟踪的场景。我们经常采用的方式是，生成一个trace_id, 在全链路的调用中都输出这个id进行跟踪。这里需要处理的几个问题是：（1）请求间的隔离（2）全链路同id（3）跟踪的独立性，不涉及业务代码（日志打印）改造解决以上三个问题，我们需要借助请求会话和logging扩展。2、请求会话每一次的request请求，对应一次会
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2023-11-26 17:01:13
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有了之前的三篇知识基础，这一篇主要是工程实践。无人车辆在惯性坐标系中，车辆必须从一个给定的初始状态出发，然后通过某种控制器控制车辆尽量按照规划好的轨迹行驶。如下图所示： 如图中所示，期望轨迹是一条几何曲线，自变量是时间的函数。 为了进一步深入研究，做出了以下假设：环境感知部分无问题，规划出的路径为可行驶区域定位部分可以精确获得车辆的位置信息，包括车辆后轴中点的坐标信息，偏航角可以获取到车辆底层信息
文章目录参考资料1. Stanley算法1.1 算法思想1.2 公式推导1.3 横向误差变化率1.4 算法伪代码2. python代码实现2.1 车辆模型2.2 相关参数设置2.3 搜索目标临近点2.4 角度归一化2.5 Stanley 算法实现2.6 主函数3. 小结：Pure pursuit与Stanley 算法简单对比4. 后记——c++代码实现 1. Stanley算法之前学习了纯追踪算
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2024-08-02 09:41:01
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轨迹点的数量我们取150个点，通过MPC算法去跟踪轨迹上的每一个点
原创
2022-03-19 09:41:39
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推导过程要注意的点：1.我们并没有对控制增量进行约束所以不需要构造新的状态空间；2.本代码二次规划求解无松弛因子部分 有了上面的基础，我们在此基础上进行推导MPC线性误差模型（不对控制增量进行约束，只对控制量进行约束）的推导：上面的输出方程中u_piao是控制量误差的一个序列，我写的有误 。
原创
2022-03-16 18:17:57
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KMP算法及python实现1. 整体思路 KMP算法是一种在字符串匹配中应用十分广泛、也十分高效的算法，就是查找模式串（子串）在目标串（主串）中出现的位置，具体的问题可参考leetcode “28.实现strStr()”，题面如下图所示。 最暴力的算法就是：模式串的第0位与目标串的第0位进行比较，如果匹配，则比较模式串的第1位与目标串的第1位；如果不匹配，则将模式串整体后移1位，比较模式串的第0
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2023-08-16 10:06:19
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需要会员课程的朋友可以搜索：杰哥的无人驾驶便利店点击关注并将置顶，加入会员全年无限制学习后台（MPC相关矩阵的底层逻辑、纵向控制、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）！...
原创
2022-03-19 09:41:12
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前言 轨迹数据通常是以文本格式存储的，一行表示一个点数据，一个文件中包含了多条轨迹。通常我们使用ArcGIS添加XY数据，再通过点转线工具转换获得线数据，但在这里使用的文本通常是仅包含一条线路的数据。 本文将使用python把含多条轨迹的文本数据转换成shp数据，实现轨迹数据的可视化。 附上一个其他博主的轨迹数据集汇总：
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2024-06-23 14:08:34
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# 实现Python MPC
## 整体流程
在实现Python MPC之前，首先需要了解什么是MPC（Multi-Party Computation），即多方计算。MPC是一种保护隐私的分布式计算技术，允许多个参与方在不暴露私密数据的情况下进行计算。Python MPC的实现过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义计算任务和参与方 |
原创
2023-09-15 12:45:49
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MPC的数学模型MPC的问题分类由算法适用性来看，MPC既适用于特定的算法，如加法、乘法、AES，集合交集等；也适用于所有可表示成计算过程的通用算法。根据计算参与方个数不同，可分为只有两个参与方的2PC和多个参与方（≥3）的通用MPC。安全两方计算所使用的协议为Garbled Circuit(GC)+Oblivious Transfer(OT)；而安全多方计算所使用的协议为同态加密+秘密分享+OT
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2023-09-21 09:57:18
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# PID路径跟踪控制在Python中的应用
在自动驾驶和机器人技术中，路径跟踪是一项重要的技术，能够使车辆或机器人沿着预定的路径移动。PID控制（比例-积分-微分控制）是一种广泛应用的控制方法，可以高效地实现这一目标。本文将介绍PID路径跟踪控制的基本原理，并通过Python代码示例演示其实现方法。同时，我们还将用mermaid语法展示序列图和旅行图，以便更直观地理解过程。
## PID控制
前言 让小车进行循迹最重要的是获取车相对于循迹线的位置，关于循迹模块的原理我已经在之前的一篇博客上讲过，如果大家没看过的话可以点此链接：PID循迹模块原理。大家最关心的整车资料链接（百度云）：整车资料链接 提取码：wki1视频演示链接：视频演示链接PID循迹原理简介 图1 循迹车寻线行走图示
PID循迹的原理我们大致可以用常识性思维去思考下，如图1所示为循迹车寻线行走图示，现在小车要按照
基于Serret-Frenet坐标系下的跟踪误差方程前言一、引入SF坐标系的原因二、一些假设三、误差方程推导1. 艏向角和纵倾角误差2. 各方向位置误差2.1
{
W
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2024-02-04 11:36:36
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本节，我们将讨论MPC设计参数（采样时间、预测范围、控制范围、约束和权重）。 为这些参数选择合适的值非常重要，因为它们不仅会影响控制器性能，还影响到MPC算法的计算复杂性问题，即每个时间步的在线优化问题求解。在
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2023-09-26 10:36:56
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1 MPC原理模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是近年来被广泛讨论的反馈控制策略。模型预测控制的机理可描述为：在每一采样时刻，根据获得的当前测量信息，在线求解一个有限时域开环优化问题，并将得到的控制序列的第一个元素作用于被控对象。在下一个采样时刻，重复上述过程，用新的测量值刷新优化问题并重新求解1。MPC与传统控制方法相比的几大优势MPC在线求解开环优化问题
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2023-10-17 21:19:09
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MPC matlab官方视频讲解https://www.bilibili.com/video/BV1Qu411Z7DQ/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.-1&vd_source=b0408cbd2a80022f76d7a32f3421f35f模型预测控制(MPC)是一类特殊的控制。它的当前控制动作是在每一个采样瞬间
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2023-09-06 13:41:59
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# 教你实现 MPC 算法的 Python 实现
## 什么是 MPC 算法？
MPC（Model Predictive Control，有效预测控制）是一种控制策略，广泛应用于动态系统的控制。它通过不断预测未来的系统行为来优化当前的控制输入。我们将使用 Python 来实现一个基本的 MPC 算法。
## 实现流程
在实现 MPC 算法之前，我们需要明确整个工作的流程。以下是简化的步骤：
# 使用Python实现MPC（模型预测控制）
模型预测控制（MPC）是一种现代控制策略，它使用系统模型来预测未来的输出，以优化控制输入。在这篇文章中，我将向你介绍如何在Python中实现MPC。我们将分几步进行，确保你能跟得上。
## 流程概述
以下是实现MPC的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的包 |
| 2 | 定义
原创
2024-08-19 04:24:58
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# 基于MPC的自动泊车系统简析
近年来，随着自动驾驶技术的发展，自动泊车（Auto Parking）系统成为了现代汽车的重要组成部分。基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的泊车系统因其高效的性能和良好的稳定性受到了广泛的关注。本文将简要介绍MPC的基本概念，如何在泊车任务中应用MPC，并给出相关的Python代码示例，最后以旅行图和饼状图呈现一些数据与
