控制算法-模型预测MPC
本文记录一下MPC控制算法的学习过程和自己的理解，初步接触控制算法，理解肯定不是很完善，重在记录思考的过程。
背景
随着自动驾驶技术以及机器人控制技术的不断发展及逐渐火热，模型预测控制(MPC)算法作为一种先进的控制算法，其应用范围与领域得到了进一步拓展与延伸。目前提出的模型预测控制算法主要有基于非参数模型的模型算法控制(MAC)和动态矩阵控制(DMC)，以及基于参数模型的广义预测控制(GPC)和广义预测几点配置控制(GPP)。【知乎拷的】主要是现在的自动驾驶会用到这个控制方法来做车的制动、油门、方向盘转角的控制，最近很火。
虽然模型预测控制算法的种类有多种，但始终离不开这三大要素：
- 预测模型——对未来一段时间内的输出进行预测；
- 滚动优化——滚动进行有限时域在线优化(最优控制)；
- 反馈校正——通过预测误差反馈，修正预测模型，提高预测精度
MPC控制算法
MPC的全称是模型预测控制（Model Predictive Control），简单来说就是利用一个现有模型来针对系统未来状态进行预测，同时决定应该采取什么样的动作能保证系统在接下来一段时间内的状态能与之前预测的相符合。
MPC如何工作？
借B站视频的图说明一下过程。在车辆行驶的过程中，当上层给出了规划的路径（Reference Line），控制模块就需要控制车辆沿参考线走。从k时刻开始，MPC会预测接下来p时刻车的轨迹，使得车逼近目标轨迹。在到达k+1时刻时，MPC会再次预测接下来p时刻车的轨迹，再走一个时刻，再预测p时刻。不断的迭代，在不断的向前推进的时候不是没有目的的，而是通过最小化Cos Function，来知道逼近的过程。需要注意的是MPC会每个时刻预测接下来的p时刻，但是只会根据预测走一个时刻，在到达下一时刻会接着预测，这个也是在线优化需要较大性能的原因。
大概过程应该都清楚了。个人感觉和智能算法有类似的地方，有Function知道这前进的过程。下面就是，它咋做到如此
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