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模型预测控制(Model Predictive Control: Theory and Design)
<em>模型</em><em>预测控制</em>(Model Predictive Control: Theory and Design)不是扫描版,很清晰
Liuping Wang, Model Predictive Control System
学习<em>模型</em><em>预测控制</em>很好的一本书,书里面有程序,学起来很方便
Model Predictive Control
大量的<em>预测控制</em>权威性文献都无一例外地指出, <em>预测控制</em>最大的吸引力在于它具有显式处理约束的能力, 这种能力来自其基于<em>模型</em>对系统未来动态行为的预测, 通过把约束加到未来的输入、输出或状态变量上, 可以把约束显式表示在一个在线求解的二次规划或非线性规划问题中. 预测算法的三要素:内部(预测)<em>模型</em>、滚动优化、反馈控制。 1.基于<em>模型</em>的预测 在MPC算法中,需要一个描述对象动态行为的<em>模型</em>,这个<em>模型</em>的作用是预...
Model Predictive Control System Design using MATLAB
<em>模型</em><em>预测控制</em>英文电子书,国外经典教材,非线性<em>模型</em><em>预测控制</em>最新研究成果。英语书,学习控制理论的同时加强英文的阅读能力,完美
Model predictive control of a mobile robot using linearization
Model <em>predictive</em> <em>control</em> of a mobile robot using linearization。MPC的线性优化
Model Predictive Control: Theory and Design
《Model Predictive Control: Theory and Design》这本书是国外大学学习<em>模型</em><em>预测控制</em>(MPC)的指定教材,出版于2009年。
模型预测控制Model Predictive Control: Theory and Design
MPC,<em>模型</em><em>预测控制</em>,J.B. Rawlings 和D.Q.Mayne所写。这两位所站的高度和视野广度才能够写出这本优秀的教材来。我日常以这本教材作为辅助参考书使用。
模型预测控制model predictive control
<em>模型</em>预测、自动控制领域大牛Alberto Bemporad的博士课程讲义,内容为MPC<em>模型</em><em>预测控制</em>,讲解了MPC的基本概念,线性系统的MPC理论
Model Predictive Control System Design and Implementation Using MATLAB
对于MPC学习很有帮助,清晰地介绍了MPC的概念,并且通过Matlab设计MPC控制器
模型】Model predictive control (MPC)控制策略简介
参考https://en.wikipedia.org/wiki/Model_<em>predictive</em>_<em>control</em> MPC 控制是一种高级的进程控制(process <em>control</em>)方法。用来控制进程使它满足一些限制条件。它依赖于过程的动态<em>模型</em>,通常这个<em>模型</em>是一个得到系统认证的经验的线性<em>模型</em>。 好处:MPC的主要优点是它允许优化当前时间点,同时考虑未来的时间点。这是通过优化有限时间范围,但仅实现...
Model+Predictive Control System Design and Implementation Using MATLAB
Model <em>predictive</em> <em>control</em> (MPC) has a long history in the field of <em>control</em> en- gineering. It is one of
Model Predictive Control,智能预测控制及其MATLAB实现(第2版)
Model Predictive Control,Ton J.J. van den Boom & Ton C.P.M. Backx,智能<em>预测控制</em>及其MATLAB实现(第2版)(jb51.net),MPC学习的著名参考书籍,具有详细的介绍的推导过程,MATLAB实现帮助我们更好的实践掌握mpc
Model Predictive Control, Theory, Computation, and design(James B. Rawlings)
Model Predictive Control:Theory, Computation, and Design,2nd Edition. James B. Rawlings, David Q. Mayne, Moritz M. Diehl. Chapter 1 is introductory. It is intended for graduate students in engineering who have not yet had a systems course. But it serves a second purpose for those who have already taken the first graduate systems course. It derives all the results of the linear quadratic regulator and optimal Kalman filter using only those arguments that extend to the nonlinear and constrained cases to be covered in the later chapters. Instructors may find that this tailored treatment of the introductory systems material serves both as a review and a preview of arguments to come in the later chapters. Chapters 2-4 are foundational and should probably be covered in any graduate level MPC course. Chapter 2 covers regulation to the origin for nonlinear and constrained systems. This material presents in a unified fashion many of the major research advances in MPC that took place during the last 20 years. It also includes more recent topics such as regulation to an unreachable setpoint that are only now appearing in the research literature. Chapter 3 addresses MPC <em>design</em> for robustness, with a focus on MPC using tubes or bundles of trajectories in place of the single nominal trajectory. This chapter again unifies a large body of research literature concerned with robust MPC. Chapter 4 covers state estimation with an emphasis on moving horizon estimation, but also covers extended and unscented Kalman filtering, and particle filtering. Chapters 5-7 present more specialized topics. Chapter 5 addressesthe special requirements of MPC based on output measurement instead of state measurement. Chapter 6 discusses how to <em>design</em> distributed MPC <em>control</em>lers for large-scale systems that are decomposed into many smaller, interacting subsystems. Chapter 7 covers the explicit optimal <em>control</em> of constrained linear systems. The choice of coverage of these three chapters may vary depending on the instructor's or student's own research interests. Three appendices are included, again, so that the reader is not sent off to search a large research literature for the fundamental arguments used in the text. Appendix A covers the required mathematical background. Appendix B summarizes the results used for stability analysis including the various types of stability and Lyapunov function <em>theory</em>. Since MPC is an optimization-based <em>control</em>ler, Appendix C covers the relevant results from optimization <em>theory</em>.
Nonlinear Model Predictive Control_ Theory and Algorithms(2nd)
Nonlinear Model Predictive Control_ Theory and Algorithms:second edition
Control System Design
Bernard Friedland著,Control System Design, An introduction to state-spce Methods
Model Predictive Control of Autonomous Vehicles
本书的内容是选定研讨会贡献的同行评审版本,分为四个部分,从优化基础和定制方法的调查开始,然后是三部分,解决车辆间的不同类型的汽车优化问题和车辆间应用水平,在单一车辆动力系统优化水平,最后在纯粹的发动机相关水平。
模型预测控制陈虹
<em>模型</em><em>预测控制</em>的重要书籍,非常非常非常推荐的资源,基本上是必读
nonlinear and adaptive control
非线性和自适应控制书籍,非常适合控制领域入门学习。。。。。。。。。。。。。。。
Nonlinear Model Predictive Control theory and algrithim
Predictive Control Nonlinear Model Predictive Control <em>theory</em> and algrithim
Nonlinear Model Predictive Control For Autonomous Vehicles
In this thesis we consider the problem of <em>design</em>ing and implementing Model Predictive Controllers (MPC) for stabilizing the dynamics of an autonomous ground vehicle. For such a class of systems, the non-linear dynamics and the fast sampling time limit the real-time implementation of MPC algorithms to local and linear operating regions. This phenomenon becomes more relevant when using the limited computational resources of a standard rapid prototyping system for automotive applications. In this thesis we first study the <em>design</em> and the implementation of a nonlinear MPC <em>control</em>ler for an Active Font Steering (AFS) problem. At each time step a trajectory is assumed to be known over a finite horizon, and the nonlinear MPC <em>control</em>ler computes the front steering angle in order to follow the trajectory on slippery roads at the highest possible entry speed. We demonstrate that experimental tests can be performed only at low vehicle speed on a dSPACE rapid prototyping system with a frequency of 20 Hz. Then, we propose a low complexity MPC algorithm which is real-time capable for wider operating range of the state and input space (i.e., high vehicle speed and large slip angles). The MPC <em>control</em> algorithm is based on successive on-line linearizations of the nonlinear vehicle <em>model</em> (LTV MPC). We study performance and stability of the proposed MPC scheme. Performance is improved through an ad hoc stabilizing state and input constraints arising from a careful study of the vehicle nonlinearities. The stability of the LTV MPC is enforced by means of an additional convex constraint to the finite time optimization problem. We used the proposed LTV MPC algorithm in order to <em>design</em> AFS <em>control</em>lers and combined steering and braking <em>control</em>lers. We validated the proposed AFS and combined steering and braking MPC algorithms in real-time, on a passenger vehicle equipped with a dSPACE rapid prototyping system. Experiments have been performed in a testing center equipped with snowy and icy tracks. For both <em>control</em>lers we showed that vehicle stabilization can be achieved at high speed (up to 75 Kph) on icy covered roads. This research activity has been supported by Ford Research Laboratories, in Dearborn, MI, USA.
模型预测控制MPC程序代码
基于状态空间的<em>模型</em>预测MPC控制器的设计,附带例子(MATLAB)
预测控制与MATLAB实现.zip
Model Predictive Control,<em>预测控制</em>-席裕庚,智能<em>预测控制</em>及其matlab实现
模型预测控制(MPC)程序实例
分别给出了无约束MPC和约束MPC的MATLAB程序
PID controllers:theory design and tuning(英文原版)高清
本资料为英文原版教材,非网上流传的扫描版,正文文字、图片高清,含目录。
Model predictive contro theory and design
<em>模型</em><em>预测控制</em>(MPC)的经典英文教材,适合研究<em>预测控制</em>的学者仔细研读,文中有详细的推导计算和仿真程序,仿真程序基于MATLAB开发。
无人驾驶汽车系统入门(十)——基于运动学模型模型预测控制
无人驾驶汽车系统入门(十)——基于运动学<em>模型</em>的<em>模型</em><em>预测控制</em> 在前面的第五篇博客中,我们介绍了两种常见的车辆<em>模型</em>——运动学自行车<em>模型</em>和动力学自行车<em>模型</em>,本节我们基于运动学车辆<em>模型</em>引入一种新的控制理论—— <em>模型</em>预测性控制 (Model Predictive Control) ,传统的PID控制器简单易于实现,被广泛应用,但是它并不一定能够以最“节约”的方式进行控制,即所谓的 优化控制, 而MP
无人驾驶车辆模型预测控制(高清完整)+自动驾驶智能汽车:理论,算法和实现
龚建伟主编,北理工出版。无人驾驶汽车控制领域经典著作。内容详尽,有深度,适合无人驾驶控制领域的人学习参考。书仅用于个人学习,请勿传播,支持选购正版图书。 第二本书是自动驾驶智能汽车:理论,算法和实现。纯英文版的,适合有英语基础的阅读,内容同样详尽有深度。
matlab手册+model predictive control toolbox+optimization toolbox
MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
predictive control(预测控制
<em>predictive</em> <em>control</em>(<em>预测控制</em>),英文电子书
模型预测控制 -大牛Rawlings的作品(2009)Model Predictive Control(Theory and Design)
很难<em>下载</em>到的<em>预测控制</em>书籍资源,5分拿去把。Rawlings是<em>预测控制</em>界的大牛,懂的人自然都懂。
Nonlinear and adaptive control design
反推控制方面的经典,英文原版,深入浅出,带你走进非线性反推控制的殿堂。本书同时涉及到许多非线性控制的基本概念,对做非线性控制方面研究的童鞋有极大的帮助!
线性定常系统和线性时变系统的模型预测控制
自动控制领域大牛Alberto Bemporad博士课程“Model Predictive Control”讲义,讲解了线性系统的<em>模型</em><em>预测控制</em>,并通过实例进行了仿真,讲义中附有MATLAB代码
consensus of multi agent system control
This code contains the simulation of consensus in multi agent system <em>control</em> system.
应用预测建模 (Applied Predictive Modeling 中文版)
这是一本专注于预测建模的数据分析书,意在为实践者提供预测建模过程的指导,比如如何进行数据预处理、<em>模型</em>调优、预测变量重要性度量、变量选择等。读者可以从中学到许多建模方法以及提高对许多常用的、现代的有效<em>模型</em>的认识,如线性回归、非线性回归和分类<em>模型</em>,涉及树方法、支持向量机等。第10章和第17章分别研究混凝土混合物的抗压强度和作业调度两个案例。   作者重实际应用,轻数学理论,从实际数据出发,结合开源软件R语言来求解实际问题,详细给出R代码和处理的步骤。R包AppliedPredictiveModeling包含书中使用的数据,以及可以用于重复书中每一章分析的R代码,让读者能在一定精度范围内重复本书的结果,并自然地将书中的预测建模方法应用到自己的数据上。章后附有习题,方便读者巩固所学。   这本业界互相推荐的好书,适合所有数据分析人员阅读。
基于模型预测(MPC)的无人驾驶汽车轨迹跟踪
  先推荐下自己的公众号——Joe学习笔记,公众号上会不定期更新一些文章,主要是自己平时学到的知识,内容包括自动驾驶、计算机视觉、人工智能和机器人技术。我会第一时间把文章更新在公众号上,欢迎大家订阅和分享!   最近,自动驾驶技术挺火的,前半学期上现代控制原理我们小组做了个相关的大作业,第二篇文章就分享一下基于<em>模型</em>预测(MPC)的自动驾驶汽车轨迹追踪。   自动驾驶汽车一般分为感知、决策和控制三...
路径规划: 模型预测控制(MPC,Model Predictive Control)mark
发展历史 20世纪70年代后期,一类新型的计算机控制算法出现在美法等国的工业过程领域,如动态矩阵控制(DMC,Dynamic Matrix Control)、<em>模型</em>算法控制(MAC,Model Algorithm Control)。1987年,首次有学者阐述了该系列算法的动因、机理及其在控制工业中的控制效果。自此,<em>预测控制</em>(Predictive Control)开始出现在控制领域中。 现在我们所说的...
model predictive control 预测控制 经典外国教材 西班牙教授 camacho 和bordons写的
<em>model</em> <em>predictive</em> <em>control</em><em>model</em> <em>predictive</em> <em>control</em><em>model</em> <em>predictive</em> <em>control</em><em>model</em> <em>predictive</em> <em>control</em>
Churn Model 系列一:业务角度
用户流失<em>模型</em>: http://www.newnorth.com/creating-a-<em>predictive</em>-churn-mode-part-1l/ Creating a Predictive Churn Model : Part 1
Explicit Nonlinear Model Predictive Control Theory and Application
显式非线性<em>模型</em><em>预测控制</em>
model predictive control
<em>model</em> <em>predictive</em> <em>control</em>
Model Predictive Control System Design and Implementation Using MATLAB-2009
由以经典之作MPC,Model Predictive Control System Design and Implementation Using MATLAB-2009-Liuping Wang
模型预测控制
一本学习<em>模型</em><em>预测控制</em>入门很好的一本书,它涵盖的<em>模型</em>,算法比较多。除了常用的状态空间<em>模型</em>之外,应用传递函数(Z-域)来描述预测结果;并且,这本书回顾了一些MPC算法,如 Dynamic Matrix Control,Model Algorithmic Control,Predictive Function Control, Generilized Predictive Control等。通过简要的回顾应该能够帮助读者对MPC有一种整体性的把握
最新原版PDF:Antenna Theory - Analysis and Design 天线理论:分析和设计 第4版
最新原版PDF: Antenna Theory - Analysis and Design 天线理论:分析和设计 第4版
Nonlinear Flight Controller Design Using Combined Hierarchy
Nonlinear Flight Controller Design Using Combined Hierarchy-Structured Dynamic Inversion and Constrained Model Predictive Control
自适应MPC算法
基于matlab SIMULINK<em>模型</em>实现自适应<em>模型</em><em>预测控制</em>,Adaptive MPC <em>control</em>lers adjust their prediction <em>model</em> at run time to compensate for nonlinear or time-varying plant characteristics. To implement adaptive MPC, first <em>design</em> a traditional <em>model</em> <em>predictive</em> <em>control</em>ler for the nominal operating conditions of your <em>control</em> system, and then update the plant <em>model</em> and nominal conditions used by the MPC <em>control</em>ler at run time. For more information, see Adaptive MPC. After updating, the plant <em>model</em> and nominal conditions remain constant over the prediction horizon.
Model Predictive Vibration Control
Model Predictive Vibration Control 书
Antenna Theory Analysis and Design(源码)
Balanis 《Antenna Theory: Analysis and Design》Third Edition书相关MATLAB代码
Delta-Sigma Data Converters - Theory, Design and Simulation
一本开发SIGMA DELTA ADC/DAC经典书籍
游戏设计:原理与实践Game Design:Theory and Practice.pdf
《游戏设计:原理与实践》,英文名《Game Design:Theory and Practice》,作者(美)Richard Rouse III,本书是为英文版,大小 35 MB。 内容简介 迸发如潮水般的创作激情”,这就是本书要告诉读者、游戏设计者、游戏开发商和游戏爱好者的东西。刚看到这本游戏书时并未特别兴奋,甚至因为它一开始便声明本书并不是介绍游戏编程的而有些许担心,它的内容好吗?实用吗?还没有看完一半,这种顾虑便完全打消了,甚至是被书籍内容深深地吸引住了。本书由多位游戏开发名家共同撰写而成,其中有几位作者的作品都是游戏界的经典之作。书中以一个个经典的游戏开发实例开始,介绍其开发的背景、工具、挫折、开发过程、市场营销方案,让我们深入了解了游戏开发过程背后许许多多的情况,接着便是游戏相关开发者的访谈,诙谐活泼的语言揭示了游戏开发者的理念、风格、结构设计、故事情节设计、脚本设计、动画片头设计、人工智能(AI)设计以及文档资料设计等等,字里行间满溢着游戏开发设计工作中众多的经验和技巧,开发者的欢乐、遗憾、成功和喜悦生动地流淌在纸面之上。 对于游戏的开发者、游戏玩家,这样的游戏设计书籍是非常难得的佳品! 目录 第1章 玩家的需要 1.1 人们为什么玩游戏 1.1.1 玩家需要挑战 1.1.2 玩家需要交流 1.1.3 玩家需要独处的经历 1.1.4 玩家需要炫耀的权利 1.1.5 玩家需要情感体验 1.1.6 玩家需要幻想 1.2 玩家的期望 1.2.1 玩家期望一致的世界 1.2.2 玩家期望了解游戏环境的界限 1.2.3 玩家期望合理的游戏解决方案 1.2.4 玩家期望指导 1.2.5 玩家期望逐步完成游戏 1.2.6 玩家期望能沉浸到游戏中 1.2.7 玩家也期望“失败” 1.2.8 玩家期望公平的机会 1.2.9 玩家不期望重复自己 1.2.10 玩家期望没有令人绝望的障碍 1.2.11 玩家期望玩而不是看 .1.2.12 玩家不知道他们要什么,但是他们知道什么是他们要的 1.3 一个无截止符的清单 第2章 Sid Meier访谈录 第3章 游戏构思:游戏、技术和故事 3.1 游戏设计的起点 3.1.1 从游戏入手 3.1.2 从技术入手 3.1.3 从故事入手 3.2 制约因素 3.2.1 Odyssey:The Legend of Nemesis 3.2.2 Damage Incorporated 3.2.3 Centipede 3D 3.3 制约因素的利用 3.3.1 技术环境 3.3.2 蘑菇的启示 3.3.3 时间限制 3.4 不选择也是一种选择 第4章 游戏分析:Centipede 4.1 经典筒机游戏的特点 4.2 输入 4.3 互联性 4.4 不断增强的紧张局势 4.5 人不同,游戏不同 第5章 焦点 5.1 建立焦点 5.1.1 一个例子:Snow Carnage Derby 5.1.2 焦点的作用 5.2 坚持焦点 5.2.1 生动化焦点 5.2.2 改变焦点 5.3 补充焦点 5.4 使用焦点 第6章 Ed Logg访谈录 第7章 游戏可玩性的元素 7.1 独特的解决方法 7.1.1 预想相对复杂的系统 7.1.2 显露 7.2 非线性 7.2.1 非线性的种类 7.2.2 执行 7.2.3 非线性的目的 7.3 虚拟现实 7.4 指导玩家 7.4.1 奖励 7.5 输入/输出 7.5.1 控制和输入 7.5.2 输出和游戏世界的反馈 7.6 基本的元素 第8章 游戏分析:Tetris 8.1 拼图游戏还是动作游戏 8.2 作为经典街机游戏的Tetris 8.3 技术 8.4 人工智能 8.5 紧张程度升级 8.6 简单与对称 8.7 晚出十年,谁会发行它 第9章 人工智能 9.1 游戏中AI的目标 9.1.1 向玩家提出挑战 9.1.2 不要制作迟钝的东西 9.1.3 不可预测 9.1.4 有助于讲述故事 9.1.5 创造一个逼真的世界 9.2 不平衡的游戏场地 9.2.1 要多真实才算真实 9.3 AI主体及其环境 9.4 要多好才算好 9.5 脚本化 9.6 人工加入的低能 第10章 Steve Meretzky访谈录 第11章 故事介绍 11.1 设计人员的故事与玩家的故事 11.2 故事介绍的位置 11.2.1 游戏以外 11.2.2 在游戏中 11.2.3 外部材料 11.3 沮丧的线性作家 11.4 游戏故事 11.4.1 非线性 11.4.2 与游戏相结合 11.5 梦相 第12章 游戏分析:Loom 12.1 注重游戏机制 12.2 用户界面 12.3 草稿系统 12.4 难度 12.5 故事 12.6 Loom是一个冒险类游戏 第13章 实现设计方案 13.1 灵活的过程 13.1.1 太多太早 13.1.2 保持简单 13.2 制作游戏 13.2.1 核心技术 13.2.2 渐进的步骤 13.2.3 完整的功能范围 13.2.4 经历多次修改 13.3 编程 13.4 什么时候会有趣 第14章 Chris Crawford访谈录 第15章 游戏开发文档 15.1 为游戏编写文档 15.1.1 概念(Concept)文档或Pitch文档或建议 15.1.2 设计文档 15.1.3 流程图 15.1.4 背景故事 15.1.5 原稿 15.1.6 背景艺术 15.1.7 故事剪辑 15.1.8 技术设计文档 15.1.9 计划和商业/市场文档 15.1.10 非标准文档 15.2 提供文档的好处 第16章 游戏分析:Myth:The Fallen Lords 16.1 技术的使用 16.2 游戏重点 16.3 剧情描述 16.4 专业级游戏 16.5 多人游戏 16.6 整体表现 第17章 设计文档 17.1 写作风格 17.2 单元划分 17.2.1 目录表 17.2.2 概述/简介或操作概要 17.2.3 游戏机制 17.2.4 人工智能 17.2.5 游戏元素:角色、物品和对象/机制 17.2.6 故事简介 17.2.7 游戏进程 17.2.8 系统菜单 17.3 个人观点 17.4 糟糕的设计文档 17.4.1 薄本或省略符号文档 17.4.2 背景故事书 17.4.3 杀伤力过度文档 17.4.4 空中楼阁式的文档 17.4.5 石化文档 17.5 重量问题 17.5.1 让别人读它 17.6 文档只是个开始 第18章 Jordan Mechner访谈录 第19章 构思设计工具 19.1 所希望得到的功能性 19.1.1 关卡形象化 19.1.2 大画面 19.1.3 跳转至游戏 19.1.4 编辑游戏世界 19.2 脚本语言和对象行为 19.3 我们和他们 19.3.1 最好的愿望 19.4 万能的游戏编辑器 第20章 游戏分析:The Sims 20.1 放弃创作权 20.2 熟悉的主题 20.3 安全的试验 20.4 深度和焦点 20.5 界面 20.6 受控行为和自主行为 20.7 要吸取的教训 第21章 关卡设计 21.1 各种游戏中的关卡介绍 21.1.1 关卡划分 21.1.2 关卡顺序 21.2 关卡的组成成分 21.2.1 动作类 21.2.2 探险 21.2.3 解谜 21.2.4 剧情叙述 21.2.5 美工 21.2.6 平衡所有的元素 21.3 关卡流程 21.4 优秀关卡的元素 21.4.1 不要卡住玩家 21.4.2 设定子目标 21.4.3 路标 21.4.4 主线 21.4.5 减少回头路 21.4.6 首次通关的条件 21.4.7 清晰标注导向区域 21.4.8 提供多种选择 21.4.9 个人规则 21.5 设计步骤 第1步 预备工作 第2步 描绘草图 第3步 基本建筑 第4步 细化建筑结构直到关卡令人感到有趣为止 第5步 基本游戏可玩性 第6步 优化游戏可玩性直到游戏比较有趣为止 第7步 细化美工 第8步 游戏测试 21.5.1 开发步骤的各种变通方法 21.6 关卡设计人员配备方法 21.7 协作开发 第22章 Will Wright访谈录 第23章 游戏测试 23.1 找到合适的测试人员 23.1.1 应该找哪种测试人员 23.1.2 不应该找哪种测试人员 23.2 何时进行测试 23.3 如何进行测试 23.4 有指导的测试和无指导的测试 23.5 谐调 23.5.1 游戏难度过高 23.6 艺术观占 总结 附录 设计文件示例:“Atomic Sam” 1 概述 2 游戏机制 2.1 概述 2.2 摄影机 2.3 插入式图形用户界面 2.4 重新开始和保存游戏 2.5 控制方法简介 2.6 运动方向 2.7 飞行运动 2.8 地形 2.9 捡起物品 2.10 扔出投射物 2.11 电能比拉鱼 2.12 动作 2.13 互动战斗环境 2.14 观察 2.15 朋友 2.16 对话 2.17 片头动画 2.18 游戏故事 2.19 关卡 3 人工智能 3.1 敌人AI 3.2 玩家探测能力 3.3 运动 3.4 飞行 3.5 目标寻找能力 3.6 打击承受能力 3.7 攻击能力 3.8 躲闪能力 3.9 特殊动作 3.10 奚落 3.11 圈套设置 3.12 非战斗主体 3.13 朋友 4 游戏要素 4.1 物品 4.2 角色 5 故事简介 6 游戏过程 6.1 故事背景 6.2 序幕 6.3 Gargantuopolis 6.4 Electric Priestess的泡泡屋 6.5 Benthos 6.6 Harmony 6.7 New Boston 6.8 Electric Priestess的泡泡屋 6.9 Ikairus 7 参考书自 术语表 精选参考书目
Frequency Selective Surfaces-Theory and Design - by Munk
频率选择性表面-理论和设计 Frequency Selective Surfaces-Theory and Design - by BEN A. MUNK FSS经典书籍,英文扫描清晰版
Antenna Theory: Analysis and Design, 4th Edition Balanis 2016
Antenna Theory: Analysis and Design, 4th Edition Balanis 2016 无水印带书签高清完整版
天线理论 分析和设计 Antenna Theory Analysis and Design(完整版)
天线理论 分析和设计 Antenna Theory Analysis and Design(完整版) Balanis教授经典书籍之 天线理论--分析和设计 自己补充完整
Model Predictive Control In The Process Industry
The book is developed mainly around Generalized Predictive Control, one of the most popular Model Predictive Control methods.
Apollo代码学习(六)—模型预测控制(MPC)
Apollo代码学习—<em>模型</em><em>预测控制</em>前言<em>模型</em><em>预测控制</em>预测<em>模型</em>滚动优化反馈矫正 前言 查看Apollo中关于MPC_<em>control</em>ler的代码可以发现,它的主体集成了横纵向控制,在计算控制命令时,计算了横纵向误差: ComputeLongitudinalErrors(&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp
Model Predictive control
Professor E. F. Camacho, Associate Professor C. Bordons (auth.) Model Predictive <em>control</em> 2007
无人驾驶车辆模型预测控制 龚建伟pdf
无人车辆轨迹跟踪入门必备 本书主要介绍<em>模型</em><em>预测控制</em>理论与方法在无人驾驶车辆路径规划与跟踪控制方面的基础应用技术。由于<em>模型</em><em>预测控制</em>理论数学抽象特点明显,初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握,进一步应用到具体研究,则需要更长的过程。本书详细介绍了应用<em>模型</em><em>预测控制</em>理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法,结合路径规划与跟踪实例给出了Matlab仿真代码和详细仿真步骤,并且融入了研究团队在本领域的研究成果。本书一方面可以作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇及移动机器人等无人车辆<em>模型</em><em>预测控制</em>的研究资料,同时也可以作为学习<em>模型</em><em>预测控制</em>理论的应用教材。 本书主要介绍<em>模型</em><em>预测控制</em>理论与方法在无人驾驶车辆运动规划与跟踪控制中的应用。由于<em>模型</em><em>预测控制</em>理论数学抽象特点明显,初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握,而进一步应用到具体研究,则需要更长的过程。本书详细介绍了应用<em>模型</em><em>预测控制</em>理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法,结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测<em>模型</em>建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法,给出了Matlab仿真代码和详细图解仿真步骤。所有代码都详细提供了详尽的注解,并且融入了研究团队在本领域的研究成果。
Optimal Control Theory - An Introduction.(Kirk D. Dover, 2004
Optimal Control Theory - An Introduction.(Kirk D. Dover, 2004
《无人驾驶车辆 模型预测控制》代码
包含原书各个章节代码,可以在Matlab上运行成功,能够实现简单的路径跟踪。
系统与控制丛书 模型预测控制_陈虹
<em>模型</em><em>预测控制</em>入门教材,系统与控制丛书 <em>模型</em><em>预测控制</em>_陈虹著
模型预测控制写的很好
最新的关于<em>模型</em><em>预测控制</em>方法的研究写的很细致,可以好好研究一下
Robust and adaptive model predictive control of nonlinear systems
Robust and adaptive <em>model</em> <em>predictive</em> <em>control</em> of nonlinear systems
模型预测控制(MPC)简介
1.引言 在当今过程控制中,PID当然是用的最多的控制方法,但MPC也超过了10%的占有率。MPC是一个总称,有着各种各样的算法。其动态矩阵控制(DMC)是代表作。DMC采用的是系统的阶跃响应曲线,其突出的特点是解决了约束控制问题。那么是DMC是怎么解决约束的呢?在这里只给出宏观的解释,而不做详细的说明。DMC把线性规划和控制问题结合起来,用线性规划解决输出约束的问题,同时解决了静态最优的问题,...
mpc课程课件
<em>model</em> <em>predictive</em> <em>control</em> mpc入门课件
Matlab预测控制工具箱设计实例
原文出处:matlab帮助自带的示例 1、伺服系统控制器的设计        (1)伺服系统数学<em>模型</em>        (2)控制目标及约束        (3)在matlab中定义该系统的状态空间<em>模型</em>        (4)利用MPC TOOL界面设计控制器        (5)利用MPC  Toolbox命令函数设计控制器        (6)在Simulink中使用MPC Tools
显式预测控制(Explicit MPC)
显式<em>预测控制</em>是 Bemporad 等人在2002年提出来的一种面向小规模控制命题的快速 MPC 算法。主要思想是通过参数规划的思想,将优化求解的在线计算放到离线进行,从而提高在线计算的速度。本文从理论上对这种算法进行介绍,并用例子进行一些说明,最后会提到该方法的一些局限和改进。
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《无人驾驶车辆模型预测控制》(高清完整PDF) + 配套代码(全)
《无人驾驶车辆 <em>模型</em><em>预测控制</em>》随书Carsim和MATLAB代码。本书主要介绍<em>模型</em><em>预测控制</em>理论与方法在无人驾驶车辆路径规划与跟踪控制方面的基础应用技术。由于<em>模型</em><em>预测控制</em>理论数学抽象特点明显,初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握,进一步应用到具体研究,则需要更长的过程。 龚建伟主编,北理工出版。无人驾驶汽车控制领域经典著作。内容详尽,有深度,适合无人驾驶控制领域的人学习参考。书仅用于个人学习,请勿传播,支持选购正版图书。 第二本书是自动驾驶智能汽车:理论,算法和实现。纯英文版的,适合有英语基础的阅读,内容同样详尽有深度。
《无人驾驶车辆模型预测控制》原书配套代码(全)
《无人驾驶车辆 <em>模型</em><em>预测控制</em>》随书Carsim和MATLAB代码。本书主要介绍<em>模型</em><em>预测控制</em>理论与方法在无人驾驶车辆路径规划与跟踪控制方面的基础应用技术。由于<em>模型</em><em>预测控制</em>理论数学抽象特点明显,初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握,进一步应用到具体研究,则需要更长的过程。本书详细介绍了应用<em>模型</em><em>预测控制</em>理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法,结合路径规划与跟踪实例给出了Matlab仿真代码和详细仿真步骤,并且融入了研究团队在本领域的研究成果。
MPC模型预测控制(三)-FAST_MPC MATLAB代码实现
fast_mpc: code for fast <em>model</em> <em>predictive</em> <em>control</em> Version Alpha (Sep 2008)Yang Wang and Stephen Boyd Purpose fast_mpc contains two C functions, with MATLAB mex interface, that implement the fast mod...
无人驾驶车辆模型预测控制 pdf 下载
学习无人车辆轨迹跟踪很好的一本书
《无人驾驶车辆模型预测控制》必学完整代码
《无人驾驶车辆<em>模型</em><em>预测控制</em>》必学完整代码,有利于大家理解透彻该书内容,真正上手。
预测控制matlab工具箱
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吉林大学陈虹教授预测控制
吉林大学陈虹教授上课的课件,<em>模型</em><em>预测控制</em>课程的课件,详细介绍了<em>模型</em><em>预测控制</em>的由来和应用,可以结合陈虹教授的书籍看。
模型预测控制 书籍(陈虹) pdf版
本书主要介绍<em>模型</em><em>预测控制</em>理论与方法的基础应用技术。由于<em>模型</em><em>预测控制</em>理论数学抽象特点明显,初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握,进一步应用到具体研究,则需要更长的过程。
无人驾驶车辆模型预测控制 书本+源程序
本书可以作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇及移动机器人等无人车辆<em>模型</em><em>预测控制</em>的研究参考资料,同时也可以作为学习<em>模型</em><em>预测控制</em>理论的应用教材。
《无人驾驶车辆模型预测控制》书+matlab全部代码(全)+第一本无人驾驶技术书.刘少山(详细书签)
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无人驾驶车辆模型预测控制 配套matlab代码
《无人驾驶车辆<em>模型</em><em>预测控制</em>》龚建伟主编,北理工出,适合无人驾驶控制领域的人学习参考,本资源为该书配套的matlab源代码,有很大的参考价值
北京理工龚建伟的《无人驾驶车辆模型预测控制》代码
《无人驾驶车辆<em>模型</em><em>预测控制</em>》书籍代码,有需要的可以<em>下载</em>,CSDN不能0积分<em>下载</em>,所以设置了最低的2积分,希望大家互相交流学习
模型预测控制学习实用教材
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Predictive Control-Part II. Extensions and Interpretations
Predictive Control,<em>预测控制</em>,原始理论 作者:D. W. CLARK 第二部分
linear system theory and design 文字版 第三版 有目录
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模型预测控制国外大牛课件
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