基于 NMPC（非线性模型预测控制算法）轨迹跟踪与避障控制算法研究
无人车技术在近年来得到了快速的发展和广泛的应用。其中，路径跟踪和避障是无人车自动驾驶的两
个重要问题。为了实现高效、安全的路径跟踪和避障，研究者们提出了许多算法和方法。本文将介绍
一种基于非线性模型预测控制（NMPC）算法的路径跟踪和避障控制算法，并对其进行详细的分析。
首先，我们来详细分析一下代码的结构。代码的前几行是一些初始化设置，包括清除变量、关闭警告
、添加路径等。这些设置对于保证程序的正常运行非常重要。接下来，代码定义了一些模拟参数，如
模拟时间、预测步数、时间步长等。这些参数在路径跟踪和避障控制中起着重要的作用。
接下来，代码定义了一个地图的结构体`Map`，其中包含了一系列的点坐标，用于描述路径。然后调
用了`waypoint`函数对地图进行处理。在路径跟踪和避障控制中，地图的准确性和完整性对于保证
无人车的安全驾驶至关重要。
然后，代码对一些状态参数进行了初始化，并定义了一些权重矩阵`W`和`WN`，用于优化控制问题。
权重矩阵的选择对于控制效果和计算效率有着直接的影响。合理选择权重矩阵可以使得无人车的路径
跟踪和避障控制更加平稳和高效。
接下来，代码进入主循环，直到模拟时间达到设定的时间长度。在每次循环中，代码首先更新当前位
置，并判断是否到达目标点。然后计算参考轨迹和障碍物代价，并解决非线性模型预测控制（NMPC）
最优控制问题。在 NMPC 求解过程中，代码使用了一个 while 循环来迭代求解，直到满足收敛条件或
达到最大迭代次数。在每次迭代中，代码计算控制输入，并更新状态。NMPC 算法作为一种优化控制
方法，具有较强的适应性和鲁棒性，能够有效地解决路径跟踪和避障控制问题。
最后，代码进行可视化展示，包括绘制地图、轨迹、参考轨迹等。可视化展示是对路径跟踪和避障控
制结果的直观呈现，有助于研究者们对算法的效果进行评估和改进。
综上所述，本文介绍了一种基于非线性模型预测控制（NMPC）算法的路径跟踪和避障控制算法。该算
法能够实现无人车的自动驾驶功能，并具有较强的适应性和鲁棒性。通过详细分析代码的结构和算法
的原理，我们对路径跟踪和避障控制问题有了更深入的了解。希望本文能对相关领域的研究者们有所
启发和帮助。
