无人驾驶车辆MPC模型预测控制：基于动力学轨迹跟踪的代码实现与理论推导

无人驾驶的 MPC 轨迹控制代码，逻辑清晰，理论推导也挺扎实，适合想把控制算法真正跑起来的开发者。用的是二自由度的动力学模型，细节讲得比较透，比如横摆角、横向位移这些怎么影响路径跟踪，写得蛮实用的。

从建模到控制，整个流程都走了一遍。你能看到 Python 怎么写动力学函数，也有 MATLAB 怎么离散化的代码。代码不算复杂，但思路比较严谨，适合边看边跑，快速上手。

MPC 的优化部分讲得也还不错，是 QP 求解的部分，对约束的设定讨论得蛮细。像加速度、方向盘转角这些怎么限制，不然一优化就飞出去了，嗯，这个部分挺有参考价值。

轨迹曲率变化率这个点提得好，你如果用的参考路径抖动大，MPC 输出就不稳。文里还讲了些调试技巧，怎么调参、怎么加权重，这些对搞实际项目的还挺有。

几个配套资源也比较全：代码包、MATLAB 脚本、还有完整的PDF。如果你刚好在搞无人驾驶控制，拿来参考或直接用都挺省事。

如果你对 MPC 感兴趣，又不想只看公式，那这份代码资料还蛮值得一看。调试细节也讲了不少，不是那种只讲思路不落地的内容。