MPCC 开源项目使用教程

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。