这本书解决了什么问题？

掌握MPC核心原理：系统讲解模型预测控制的基本原理、数学推导和算法实现，帮助读者建立完整的MPC知识体系。理解卡尔曼滤波器：深入剖析卡尔曼滤波器的数学基础和工程应用，使读者能够独立设计状态估计器。打通控制与估计：将MPC与卡尔曼滤波器结合，帮助读者理解现代控制系统中控制与状态估计的协同设计。连接理论与实践：通过工程案例和仿真示例，帮助读者将抽象的控制理论应用到实际控制系统中。

这本书适合哪些读者？

自动化专业研究生：学习现代控制理论，需要深入理解MPC和卡尔曼滤波器的研究生。控制工程师：从事控制系统设计与开发，希望将MPC和卡尔曼滤波应用到实际工程中的工程师。机器人开发者：从事机器人运动控制、导航定位等工作，需要掌握状态估计与预测控制的技术人员。自动驾驶从业者：从事自动驾驶轨迹跟踪、传感器融合等工作，需要理解MPC和卡尔曼滤波的开发者。

这本书应该怎么读？

夯实数学基础：阅读前确保掌握线性代数、概率论和优化理论的基础知识，否则先补充数学。先MPC后卡尔曼：建议先学习MPC部分建立控制思维，再学习卡尔曼滤波器理解状态估计。动手推导公式：书中数学推导较多，建议读者亲自动手推导关键公式，加深理解。结合仿真实践：利用MATLAB或Python进行仿真练习，将理论算法转化为实际代码。关注综合案例：最后几章的综合案例是全书知识的融会贯通，务必认真研读。

读完这本书能收获什么？

MPC算法能力：能够独立推导和实现模型预测控制算法，并应用于实际控制问题。卡尔曼滤波能力：掌握卡尔曼滤波器及其变体的原理和实现，能够设计状态估计器。控制系统设计：具备将MPC与状态估计结合进行完整控制系统设计的能力。工程实践能力：通过案例学习，能够将控制理论应用到机器人、自动驾驶等实际工程中。数学建模能力：提升对动态系统建模、优化问题建模的数学能力和工程直觉。