In diesem Projekt wurde ein NMPC-Algorithmus (Nonlinear Model Predictive Control) für das Rapid-Prototyping dieser Art von Reglern in einer Simulationsumgebung programmiert. Basierend auf FALCON.m, die Optimalsteuerungstoolbox für MATLAB, entwickelt am Institut für Flugsystemdynamik der Technischen Universität München, kann der in diesem Projekt implementierte Algorithmus eine generische Zielfunktion annehmen und jedes dynamische System verwenden, das mit differential-algebraischen Gleichungen modelliert ist. Während der Entwicklung des NMPC-Algorithmus wurden in Simulink verschiedene dynamische Systeme mit steigendem Komplexitätsgrad modelliert, um den Controller zu testen. Als Beispiel für ein hochkomplexes System wurde der Regler für das zeitoptimale Manövrieren eines autonomen Formula-Student-Rennwagens getestet. In der Simulation konnte der NMPC-Regler eine vergleichbare Rundenzeit erreichen wie das reale Fahrzeug, das von einem menschlichen Fahrer auf der gleichen Strecke gesteuert wurde.
«
In diesem Projekt wurde ein NMPC-Algorithmus (Nonlinear Model Predictive Control) für das Rapid-Prototyping dieser Art von Reglern in einer Simulationsumgebung programmiert. Basierend auf FALCON.m, die Optimalsteuerungstoolbox für MATLAB, entwickelt am Institut für Flugsystemdynamik der Technischen Universität München, kann der in diesem Projekt implementierte Algorithmus eine generische Zielfunktion annehmen und jedes dynamische System verwenden, das mit differential-algebraischen Gleichungen m...
»