基于模型预测控制（MPC）的车速控制算法
简介
本资源文件提供了一个基于模型预测控制（MPC）实现的车速控制算法。该算法主要应用于电动汽车，通过上下层控制器协同工作，实现对车速的精确控制。上层MPC控制器负责生成期望的加速度，而下层控制器则根据加速度产生相应的扭矩，从而控制车速。
主要特点
- 上下层控制器架构：采用上下层控制器结构，上层MPC负责生成期望的加速度，下层控制器根据加速度产生扭矩，实现车速控制。
- 代码生成：该算法可以直接用于代码生成，方便集成到实际的车辆控制系统中。
- 实车实验验证：作者已经进行了实车实验，对比了MPC和PID控制的效果，结果表明MPC控制效果良好。
- 应用广泛：该算法不仅适用于基本的车速控制，还可以扩展应用于自适应巡航控制（ACC）和轨迹跟踪等场景。
资源内容
- 算法实现代码：包含完整的MPC车速控制算法实现代码。
- 文件说明：详细的文件说明，帮助用户快速理解和使用该算法。
- 学习资料：提供相关文章，帮助用户深入学习MPC控制理论和应用。
使用说明
- 下载资源文件：下载本仓库中的所有文件。
- 阅读文件说明：仔细阅读文件说明，了解各个文件的作用和使用方法。
- 运行代码：根据文件说明，运行算法代码，进行车速控制仿真或实车实验。
- 学习参考：参考提供的文章，深入学习MPC控制理论和应用。
实验效果
作者已经通过实车实验验证了该算法的有效性，实验结果表明，MPC控制相比传统的PID控制具有更好的控制效果。具体实验结果如图所示。
未来扩展
该算法可以进一步扩展应用于自适应巡航控制（ACC）、轨迹跟踪等场景，满足更多复杂的车速控制需求。
希望本资源文件能够帮助您更好地理解和应用基于MPC的车速控制算法。如有任何问题或建议，欢迎联系作者进行交流。