内容简介
《控制之美（卷2）——最优化控制MPC与卡尔曼滤波器》是一本围绕最优控制理论展开的实用指南，以深入浅出的方式介绍了最优控制理论、动态规划、线性二次型调节器（LQR）、模型预测控制（MPC）和卡尔曼滤波器以及它们之间的联系，并展示了它们在综合应用中的使用方法与技巧。《控制之美（卷2）——最优化控制MPC与卡尔曼滤波器》旨在为读者提供全面而直观的学习资源，同时将这些概念有机地应用于实际控制问题。通过书中丰富的例子和详细的代码，读者可以直接实践和验证所学内容，从而深化对这些理论的理解。
《控制之美（卷2）——最优化控制MPC与卡尔曼滤波器》的目标读者群体为自动化类专业的本科生和研究生以及相关领域的科研人员。
王天威(网名DR CAN) 博士，机器人高级研发工程师
2016年毕业于美国Clemson 大学机械工程系，获博士学位，研究方向为动态系统与控制理论。攻读博士学位期间发表多篇SCl文章，担任多个SCI期刊、会议，以及国家基金项目的评审工作。自2017年起在B站上制作控制理论相关视频课程，涵盖了控制专业本科与研究生的专业课程，包括现代控制理论、经典控制理论、非线性控制理论、优化控制理论、动态系统的建模与分析等。
黄军魁，博士，汽车电池电机热管理系统仿真工程师。
2019年毕业于美国Clemson 大学机械工程系，获博士学位，研究方向为电动汽车、混和动力汽车热管理系统建模与控制理论应用。
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