【无人驾驶汽车】基于MATLAB的模型预测控制（MPC）轨迹跟踪算法实现：车辆动力学仿真与控制优化基于模型预测控制

内容概要：本文档提供了一个基于模型预测控制（MPC）的无人驾驶汽车轨迹跟踪MATLAB代码示例。该代码采用简化自行车模型来模拟车辆的动力学行为，并通过MPC控制器实现对预定义参考轨迹（如圆形轨迹）的跟踪。代码首先设置了车辆和MPC控制器的相关参数，接着生成了参考轨迹，然后初始化了车辆的状态和控制量。核心部分是MPC控制器的设计与仿真，它通过优化求解获取最优的加速度和转向角控制序列，并利用欧拉积分法更新车辆状态。最后，代码对仿真结果进行了可视化展示，并计算了轨迹跟踪的均方根误差。 适合人群：对无人驾驶技术、模型预测控制（MPC）、MATLAB编程有一定了解的研究人员或工程师，以及从事自动驾驶相关领域的开发人员。 使用场景及目标：①理解基于MPC的无人驾驶汽车轨迹跟踪原理；②掌握如何使用MATLAB实现MPC控制器设计；③学习简化自行车模型在车辆动力学建模中的应用；④评估不同参数设置对轨迹跟踪性能的影响。 阅读建议：由于代码涉及较多数学公式和控制理论，建议读者先熟悉MPC的基本概念和原理，同时具备一定的MATLAB编程基础。在阅读过程中，可以结合代码注释逐步理解每一步骤的功能，重点关注MPC求解器和车辆运动学模型的实现，并尝试调整参数以观察其对仿真结果的影响。