MPC-CBF项目使用教程

MPC-CBF项目使用教程

MPC-CBF "Safety-Critical Model Predictive Control with Discrete-Time Control Barrier Function" by J. Zeng, B. Zhang and K. Sreenath https://arxiv.org/abs/2007.11718 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mp/MPC-CBF

1. 项目介绍

MPC-CBF（Safety-Critical Model Predictive Control with Discrete-Time Control Barrier Function）是一个开源项目，旨在统一模型预测控制（MPC）和控制壁垒函数（CBF），以实现对安全关键系统的控制。该项目基于论文《Safety-Critical Model Predictive Control with Discrete-Time Control Barrier Function》的实现，通过将终端成本函数作为控制李亚普诺夫函数，确保系统的稳定性。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，您需要安装以下依赖包：

• Yalmip
• IPOPT

此外，项目提供了预编译的IPOPT .mex文件，如果您没有安装IPOPT，可以直接使用这些文件。将解压后的.mex文件添加到您的MATLAB路径中。

运行示例

以下是一个简单的示例，展示了如何运行MPC-CBF控制器：

% 加载控制器
addpath('path/to/MPC-CBF');
addpath('path/to/MPC-CBF/packages');

% 运行测试脚本
run('path/to/MPC-CBF/test.m');

确保将'path/to/MPC-CBF'替换为实际的文件路径。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

MPC-CBF可以应用于二维双重积分器系统，该系统被指派到达原点目标位置的同时避开障碍物。项目包含了三种不同的控制器实现：

• DCLF-DCBF
• MPC-CBF
• MPC-DC

最佳实践

• 在设计控制系统时，确保使用合适的超参数和预测范围（horizon）。
• 通过运行testGamma.m和testHorizon.m脚本分析不同超参数和预测范围对系统性能的影响。
• 使用testBenchmark.m脚本比较DCLF-DCBF、MPC-DC和MPC-CBF的性能。

4. 典型生态项目

MPC-CBF是模型预测控制和安全关键系统领域的一个典型项目。它的生态系统中还包括以下项目：

• 其他基于MPC和CBF的控制系统
• 面向不同应用场景的MPC扩展
• 相关的学术研究和工业应用项目

请根据实际需要探索和整合这些项目，以丰富您的应用解决方案。

MPC-CBF "Safety-Critical Model Predictive Control with Discrete-Time Control Barrier Function" by J. Zeng, B. Zhang and K. Sreenath https://arxiv.org/abs/2007.11718 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mp/MPC-CBF