Model Predictive Control Toolbox には、モデル予測制御 (MPC) を開発するための関数、アプリ、Simulink ブロック、および参照例が用意されています。線形の問題に対して、このツールボックスでは、陰的、陽的、適応、およびゲインスケジュール MPC の設計をサポートしています。非線形の問題に対しては、シングルステージ、およびマルチステージの非線形 MPC を実装できます。このツールボックスには、展開可能な最適化のソルバーが付属しています。また、カスタムのソルバーを使用することもできます。
閉ループのシミュレーションを実行することにより、MATLAB および Simulink でコントローラーの性能を評価できます。自動運転では、用意されている MISRA C® および ISO 26262 準拠のブロックと例も使用でき、車線逸脱防止支援、パスプランニング、パス追従、およびアダプティブ クルーズ コントロールのアプリケーション開発をすぐに始めることができます。
このツールボックスは、C および CUDA® コード、IEC 61131-3 ストラクチャード テキストの生成をサポートしています。
線形 MPC 設計
二次計画法 (QP) の問題を解く陰的、ゲインスケジューリング、および適応 MPC コントローラーを設計します。陰的設計から陽的 MPC コントローラーを生成します。混合整数 QP の問題には、離散制御集合 MPC を使用します。
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MPC デザイナーアプリ
MPC デザイナーアプリを使用して、陰的 MPC コントローラーの対話的な設計、Simulink Control Design による Simulink モデルの線形化、シミュレーション シナリオを使用したコントローラー性能の検証、および複数の設計での応答の比較を行います。
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非線形 MPC 設計
Optimization Toolbox を使用する非線形かつ経済的 MPC コントローラーを設計して、非線形計画法 (NLP) の問題を解きます。最適化計画およびフィードバック制御には、シングルステージまたはマルチステージの定式化を使用します。
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MPC 最適化ソルバー
組み込みの有効制約法、内点法、および混合整数 QP ソルバーから選択するか、Optimization Toolbox から NLP ソルバー を使用します。あるいは、FORCESPRO ソルバー (Embotech 社) を使用するか、独自のカスタムソルバーを使用します。
予測モデルの指定
Control System Toolbox または Symbolic Math Toolbox を使用し、Simulink Control Design による Simulink モデルの線形化、または System Identification Toolbox および Deep Learning Toolbox による測定データを介して、予測モデルを解析的に指定します。
状態の推定および設計レビュー
ツールボックスにより提供される状態推定器、またはカスタムの状態推定器を用いて、測定された出力からコントローラーの状態を推定します。組み込みの診断関数を使用して、線形 MPC 設計における安定性とロバスト性の潜在的な問題を検出します。
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閉ループのシミュレーション
Simulink で ISO 26262 および MISRA C に準拠した Simulink ブロックを使用したり、MATLAB でコマンド ライン関数を使用したりして、閉ループのシミュレーションを実行することにより、コントローラーの性能を評価します。Simulink Test で複数のシナリオのテストを自動化します。
コード生成
MATLAB および Simulink で設計された MPC コントローラーから、量産向け C/C++ コードおよび CUDA コード、または IEC 61131-3 ストラクチャード テキストを自動生成します。ECU、GPU、PLC などさまざまなターゲットにコードを展開します。
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製品リソース:
「住友重機械工業は、ショベルの動的性能を損なうことなく、燃料消費量を 15% 削減することに成功しました。Model Predictive Control Toolbox の使用と制御設計の改善により、エンジン回転数の変動を 50% 低減できたことも、効率向上の一因となっています。
