建模 + 状态空间系统 + PID + 模型预测控制 + Python 模拟：自动驾驶汽车的横向控制

课程英文名：Applied Control Systems 1 autonomous cars Math + PID + MPC

此视频教程共6.95GB，中英双语字幕，画质清晰无水印，源码附件全

课程地址：https://xueshu.fun/1511
演示地址：https://www.udemy.com/course/applied-systems-control-for-engineers-modelling-pid-mpc/

课程内容

你将会学到的

• 系统的数学建模
• 将模型重构为状态空间方程
• 将 PID 控制器应用于系统（简单的磁性火车捕捉物体）
• 将模型预测控制 (MPC) 应用于系统（自动驾驶汽车：变道操作）

本课程包括：

• 18 小时 长的随选视频
• 9 篇文章
• 7 个可下载资源
• 在移动设备和电视上观看
• 作业
• 结业证书

要求

• 基础微积分：函数、导数、积分
• 向量矩阵乘法

说明

世界在变！技术正在改变！在我们的社会中，自动化的出现正在以超出任何人预期的速度传播。我们技术进步的最前沿是系统的自主性。自动驾驶汽车和其他自动驾驶汽车很可能成为我们日常生活的一部分。您希望如何理解并能够设计这些自动驾驶汽车？你想如何理解它背后的数学？

欢迎！在本课程中，您将接触到最强大的技术之一，能够精确可靠地引导和控制系统。

您将要设计、掌握和应用：

• 状态空间系统和运动方程形式的数学模型
• 一个 PID 控制器到一个简单的磁火车，它需要捕捉从天上随机掉下来的物体
• 自动驾驶汽车的模型预测控制器 (MPC) 在直线道路上以恒定的前进速度进行简单的变道操作。

您将学习建模、PID 和 MPC 的基础知识和逻辑，这将使您能够将其应用于将来可能遇到的其他系统。

解决工程问题时，您需要三样东西：直觉、数学、编码！你无法选择——你真的需要它们。完成本课程后，您将掌握这三种方式的建模、PID 和 MPC。那是一个承诺！

我很高兴有你参加我的课程，我迫不及待地想教你我所知道的。

让我们开始吧！

此课程面向哪些人：

• 理工科学生
• 工作的科学家和工程师
• 控制工程爱好者