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无人驾驶车辆模型预测控制是自动驾驶技术中的一个重要组成部分，它涉及到车辆动力学、控制理论以及计算机算法等多个领域的知识。在这个领域，模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种先进的控制策略，它利用车辆的动力学模型来预测未来的行驶状态，并在此基础上进行优化决策，以实现精确、安全的车辆运动控制。

我们需要理解模型预测控制的基本原理。MPC基于一个动态模型，该模型能够描述系统的未来行为。在无人驾驶车辆中，这个模型通常包括车辆的横向和纵向动力学，如车辆的加速度、转向角、速度等状态变量。通过这个模型，控制器可以预见车辆在未来的多个时间步内的状态，并优化目标函数，如最小化行驶路径误差、最小化燃油消耗或者最大化乘客舒适度等。

接着，我们深入到无人驾驶车辆模型预测控制的程序实现。这个程序通常由以下几个关键部分组成：模型建立、滚动优化、边界条件处理和实时执行。模型建立阶段，需要根据车辆的物理特性建立数学模型；滚动优化则是在每个时间步内，求解优化问题，确定最优控制输入；边界条件处理确保车辆的行为符合实际的限制，如速度、转向角的极限；实时执行意味着控制器必须在短时间内完成这些计算，以适应快速变化的环境。

在实际应用中，无人驾驶车辆模型预测控制还可能涉及到车辆传感器数据的融合，如雷达、激光雷达、摄像头等，用于提供环境感知信息，进一步提升控制性能。此外，为了应对不确定性，如路面状况、风阻等，模型预测控制可能会结合鲁棒控制或自适应控制的思想，增强系统对未知扰动的适应性。

压缩包中的“无人驾驶车辆模型预测控制(龚)”可能包含了龚教授或其他专家编写的源代码和相关文档，这些资料对于理解MPC在无人驾驶车辆中的应用至关重要。研究这些代码可以帮助我们学习如何构建车辆模型，设计优化问题，以及如何在实际硬件上实现和测试控制算法。

无人驾驶车辆模型预测控制是一门涉及多学科的复杂技术，它要求开发者具备扎实的控制理论基础、编程能力以及对车辆动力学的理解。通过学习和实践，我们可以掌握这一先进技术，为无人驾驶汽车的安全、高效运行提供有力保障。

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