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MPCC 开源项目使用教程

2024-08-10 05:59:18作者:齐添朝

项目介绍

MPCC(Model Predictive Contouring Controller)是一个用于自动驾驶竞速车辆的模型预测轮廓控制器。该项目由ETH Zurich的自动控制实验室(IfA)开发。MPCC通过遵循预定义的参考路径(X^ref 和 Y^ref)来实现路径跟踪。它通过增加一个积分器状态θ来近似沿参考路径的进度,从而实现这一目标。

项目快速启动

环境准备

确保你已经安装了以下软件:

  • C++编译器
  • MATLAB

克隆项目

首先,克隆MPCC项目到本地:

git clone https://github.com/alexliniger/MPCC.git

编译和运行

进入项目目录并编译:

cd MPCC
mkdir build
cd build
cmake ..
make

运行示例:

./mpcc_example

应用案例和最佳实践

应用案例

MPCC在自动驾驶竞速领域有广泛的应用,特别是在需要精确路径跟踪的场景中。例如,在Formula Student比赛中,MPCC可以帮助车辆在赛道上实现最佳的轨迹跟踪。

最佳实践

  • 参数调整:根据具体的赛道和车辆特性,调整MPCC的参数以获得最佳性能。
  • 实时优化:在实际应用中,考虑使用实时优化技术来动态调整控制策略。

典型生态项目

相关项目

  • 自动驾驶模拟器:与MPCC配合使用的自动驾驶模拟器,如CARLA和AirSim,可以帮助开发和测试控制算法。
  • 路径规划算法:与MPCC结合使用的路径规划算法,如A*和RRT,可以提供更全面的路径解决方案。

通过以上步骤,你可以快速启动并使用MPCC项目,同时了解其在自动驾驶竞速领域的应用和最佳实践。

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