In this project, a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) algorithm was programmed for rapid-prototyping of this kind of controllers in a simulation environment. Based on FALCON.m, the Optimal Control toolbox for MATLAB developed at the Institute for Flight System Dynamics of the Technical University of Munich, the algorithm implemented in this project can take a generic objective function and use any dynamic system modelled with differential algebraic equations. During the development of the NMPC algorithm, different dynamic systems with increasing levels of complexity were modelled in Simulink to test the controller. As an example of a highly complex system, the controller was tested for time-optimal maneuvering of an autonomous Formula Student racecar. In simulation, the NMPC controller was able to achieve a comparable laptime to that of the real-life vehicle piloted by a human driver on the same track.     «

In this project, a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) algorithm was programmed for rapid-prototyping of this kind of controllers in a simulation environment. Based on FALCON.m, the Optimal Control toolbox for MATLAB developed at the Institute for Flight System Dynamics of the Technical University of Munich, the algorithm implemented in this project can take a generic objective function and use any dynamic system modelled with differential algebraic equations. During the development of the...     »

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...     »