MPC-CBF项目安装与配置指南

MPC-CBF项目安装与配置指南

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. 项目基础介绍

MPC-CBF（Model Predictive Control with Control Barrier Functions）是一个将模型预测控制（MPC）与控制屏障函数（CBF）结合的开源项目。该项目旨在通过终端成本函数作为控制李亚普诺夫函数，以确保系统的稳定性和安全性。项目适用于需要避障和到达目标位置的场景，如自动车辆和机器人。

主要编程语言：MATLAB

2. 项目使用的关键技术和框架

• 模型预测控制（MPC）：一种最优控制策略，通过对系统的未来行为进行预测，并优化控制输入，以满足特定的控制目标。
• 控制屏障函数（CBF）：一种用于确保动态系统安全的数学工具，通过定义一个安全的状态空间区域，确保系统状态始终在该区域内。

项目依赖于以下框架和工具：

• YALMIP：MATLAB中的优化工具箱，用于建模和求解优化问题。
• IPOPT：一个开源的内部点优化器，用于解决大型非线性规划问题。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下软件：

• MATLAB（版本要求请根据项目具体要求确定）
• YALMIP优化工具箱
• IPOPT优化器

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开MATLAB命令行窗口，执行以下命令以克隆项目仓库到本地：

   git clone https://github.com/HybridRobotics/MPC-CBF.git
   

2. 设置MATLAB路径

   在MATLAB命令行中，添加项目文件夹到MATLAB的搜索路径：

   addpath('MPC-CBF');
   

3. 安装YALMIP和IPOPT

   如果尚未安装YALMIP和IPOPT，请按照以下步骤操作：

   • 访问YALMIP官方网站，按照说明下载并安装YALMIP。
   • 下载IPOPT，并按照相应指南进行安装。

4. 配置环境

   根据项目README文件中的说明，将IPOPT的预编译.mex文件添加到MATLAB的路径中。通常这些文件位于项目文件夹中的packages目录。

   addpath('MPC-CBF/packages');
   

5. 运行示例

   在MATLAB命令行中，运行项目提供的示例脚本以测试安装是否成功：

   test;
   

完成以上步骤后，您应该能够成功安装和配置MPC-CBF项目，并开始运行和测试示例代码。

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