一个mpc预测控制算法源码

资 源 简 介

一个mpc预测控制算法源码

详 情 说 明

MPC（模型预测控制）是一种先进的控制算法，它通过在线优化未来有限时域内的控制序列来实现控制目标。典型实现包含系统建模、滚动优化和反馈校正三个核心环节。

在误差分析方面，Allan方差算法可有效识别光纤陀螺中的量化噪声、角度随机游走等误差成分。通过绘制双对数曲线，能够直观区分不同时间常数对应的误差类型。

模式识别部分采用Bayes判别算法，基于先验概率和类条件概率密度函数构建判别函数。通过计算后验概率实现样本分类，特别适用于特征维度不高的场景。

针对图像处理需求，可通过光流法或块匹配算法计算帧间像素位移。加入高斯白噪声或椒盐噪声后，采用中值滤波或非局部均值去噪可有效保持边缘特征。

运动规划模块采用RRT（快速扩展随机树）算法，通过在配置空间随机采样构建搜索树。结合碰撞检测和步长限制，能有效解决高维空间路径规划问题。三维可视化可展示算法在XYZ空间中的扩展过程。

系统集成时需注意各模块的时序配合，特别是MPC的实时性要求与图像处理计算耗时的平衡。通过适当降低图像分辨率或采用异步处理架构可提升整体性能。