在前面的两个文章中介绍了什么是MPC，以及MPC的参数设计。这些只是我们仿真编程呢个的基础，本节将以例子说明，MPC在Matlab中是如何使用的。

6. 怎么使用matlab的工具箱在Simulink搭建MPC控制器

使用的例子是Matlab里面的一个例子，具体的说明在Matlab中国的帮助文档里直接搜索这个标题“Autonomous Vehicle Steering Using Model Predictive Control”。

根据前面的描述，我们期望得到的MPC控制框架如上图所示。所以我们的控制系统在建立时也要类似的框架。
第一步：构建被控对象的模型

汽车的输入量是方向盘的转向角，输出为汽车的位置和偏航角。

第二步：构建MPC控制器的模型

在SIMULINK的空白处双击打开搜索功能，输入MPC，搜索。选择MPC Controller.

第一个输入是被控对象的输出。

第二个输入为给定的参考值。我们的目的就是让汽车形式在我们期望的道路上，而这个期望是我们手动给出的。我们可以给出路线的坐标，但是给出一个曲线的各个坐标点是很麻烦的。Matlab给我们提供了插件，可以直接画线就好。

根据上图中框起来的地方，创建两条四米宽的车道。并创建一个小车，放在道路上。

自己设置小车的行车路径，将小车的速度设置为15m/s，单机橙色框中的数据，可以使小车移动，绿色框中小车的位置在改变。上图中的√标志（export）可以将小车的形式轨迹转化为Matlab函数。

将数据添加到参考值里面。 md引脚作为干扰引脚，我们不考虑。下面开始设计MPC控制器的相关数据。设置采样时间，预测步长，控制步长等参数。（关于这些参数，前面有所介绍）

根据步骤，将输出设为两个。

将采样时间设置为0.1s.然后点击下面的框。

设置输入和输出，右侧的都为1是为了使他们近似，如果相差较大，可以使用比例因子，调整为近似值。

设置此参数的目的是更接近现实中的车道，使其具有爬坡的情景。

上面是设置了预测步长和控制范围。可以根据情况试试修改数值，从计算时间和控制精度的方面考虑，选择一组自己满意的数值。

上述设置了方向盘旋转的最大值与最小值，我们假定最大角度是30度。旋转的最大速率是15度每秒。还设置了输出的值，输出是软约束在一个范围之内。输入是硬约束。

上述部分是设置输入输出权重，根据自己的实际需要，设定想要的值。

仿真结果如图所示。

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