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控制之美——化控制MPC与卡尔曼滤波器控制之美卷2
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- 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。
★★★
Intermediate
BeginnerElementaryIntermediateAdvancedExpert
- 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。
- 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。
- 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。
📖 Book Introduction
📑 Table of Contents
- 控制理论回顾与状态空间方法
- 模型预测控制的基本原理与数学基础
- 无约束MPC的推导与求解
- 约束优化与二次规划在MPC中的应用
- MPC的稳定性与鲁棒性分析
- 卡尔曼滤波器的数学推导与直观理解
- 扩展卡尔曼滤波器与无迹卡尔曼滤波器
- 状态估计与MPC的集成设计
- MPC在过程控制中的应用案例
- MPC在自动驾驶与机器人中的应用
- 卡尔曼滤波器在导航与定位中的应用
- 综合实践：从建模到控制的全流程案例
