MPC模型預測控制（2）--什麼是MPC

MPC的控制策略是通過輸入計算未來。

首先MPC有一個系統模型來計算未來量，再有一個優化，使得得到的是我們期待的量。

由於MPC可以多輸入多輸出，但這裡只考慮方向盤轉角，來保證汽車始終保持在道路中央。

MPC會有所預測，如k時，k+1...等等每一步的動作和結果。

但MPC並不是隨機的採取很多種預測，而是系統的比較。

P是預測時域。

如優化時會減小誤差，

初次之外，還會逐漸減小執行量的大小

因為以開車為例，如果突然打方向盤，駕駛體驗便會很差。

w是係數。

初次之外MPC還要考慮限制constrains。如方向盤最大轉到多少，汽車的位置（不能在道路外）。

在滿足限制時，計算J選擇其最小的。

但這樣並不是完美的。

因為第一輪計算好了，執行開始到k+1時刻，發現並沒有達到計算時的結果，可能由於是誤差干擾（路很滑之類）

然後以k+1時刻為起點重複前面的步驟。

也因此MPC也叫做receding horizon control。滾動 時域 控制。

最後，其中MPC輸出的是manipulated variables， 然後系統輸出的反饋回來。

如果能夠測到的話便直接返回， 如果不能便用狀態觀測器（如卡爾曼濾波）返回。

kalman濾波的理解與simulink建模（1） - 江知季的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35858014