基于扩展卡尔曼滤波EKF和模型预测控制MPC，自动泊车场景建模开发，文复现MATLAB（工程项目线上支持）

基于扩展卡尔曼滤波（EKF）和模型预测控制（MPC），自动泊车系统的建模开发可以实现高精度的自动泊车功能。EKF用于处理传感器数据，估计车辆状态，从而提供准确的位置和速度信息；MPC则根据当前状态和未来的控制需求，优化车辆的运动轨迹，确保泊车过程的平稳和高效。此技术结合了两者的优势，在复杂的停车场景中具有很好的表现。

在MATLAB平台上进行该系统的开发，可以快速验证和调试控制算法。MATLAB强大的仿真能力能够支持实时数据处理与控制设计，帮助工程师在虚拟环境中对控制策略进行优化。基于MATLAB的工程项目线上支持，则为开发者提供了远程协作和实时反馈，缩短了开发周期。

该自动泊车系统的设计不仅注重算法的准确性，还需要对停车场景的各种变化进行充分建模，包括障碍物的动态变化和复杂的环境干扰。这一过程中，EKF与MPC算法的联合应用，可以有效解决定位误差和运动控制中的不确定性问题，提升自动泊车系统的可靠性和安全性。