自動駕駛中的預測控制算法：用 Python 讓無人車更智能

自動駕駛技術近年來取得了令人驚嘆的進步，AI 與邊緣計算的結合讓車輛能夠實時感知環境、規劃路徑并執行駕駛決策。其中，預測控制（Model Predictive Control，MPC） 作為一種先進的控制算法，憑借其對未來駕駛行為的優化能力，在自動駕駛系統中占據重要地位。今天，我們就來深入剖析如何用 Python 實現 MPC 控制算法，讓無人車在復雜環境下更穩、更準、更高效。

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1. 為什么自動駕駛需要預測控制？

傳統的自動駕駛控制方法（如 PID 控制、滑模控制）雖然在一定程度上能夠穩定車輛行駛，但難以處理諸如 動態避障、曲線道路、復雜城市交通 等挑戰。而 MPC 的核心思想是 在每個時刻預測未來狀態，并優化當前決策，它的優勢在于：

• 能處理約束問題：考慮車輛物理限制（如最大轉向角、加速度限制）。
• 優化長期決策：不僅關注下一步，還計算未來幾秒的最佳路