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自动驾驶中的预测控制算法：用 Python 让无人车更智能
自动驾驶技术近年来取得了令人惊叹的进步，AI 与边缘计算的结合让车辆能够实时感知环境、规划路径并执行驾驶决策。其中，预测控制（Model Predictive Control，MPC） 作为一种先进的控制算法，凭借其对未来驾驶行为的优化能力，在自动驾驶系统中占据重要地位。今天，我们就来深入剖析如何用 Python 实现 MPC 控制算法，让无人车在复杂环境下更稳、更准、更高效。
1. 为什么自动驾驶需要预测控制？
传统的自动驾驶控制方法（如 PID 控制、滑模控制）虽然在一定程度上能够稳定车辆行驶，但难以处理诸如 动态避障、曲线道路、复杂城市交通 等挑战。而 MPC 的核心思想是 在每个时刻预测未来状态，并优化当前决策，它的优势在于：
- 能处理约束问题：考虑车辆物理限制（如最大转向角、加速度限制）。
- 优化长期决策：不仅关注下一步，还计算未来几秒的最佳路