本书是控制之美系列图书的第二册，将重点讨论控制理论**化控制的相关话题， 包括**化控制，模型预测控制(MPC)， 以及卡尔曼滤波器等当前流行的控制方法控制之美（卷1）与2022年6月发售， 15天内销量破万，市场反馈良好，获得读者广泛好评，因此控制之美（卷二）预计将受到读者一致期待 本书是控制之美系列图书的第二册，将重点讨论控制理论**化控制的相关话题， 包括**化控制，模型预测控制(MPC)， 以及卡尔曼滤波器等当前流行的控制方法。

王天威（DR_CAN），博士，机器人高级研发工程师。2016年博士毕业于美国Clemson大学机械工程系, 研究方向是Dynamics and Control。博士期间发表多篇SCI文章，担任多家SCI期刊，会议，以及国家基金项目的审稿工作。

前言 2022年6月，《控制之美（卷1）——控制理论从传递函数到状态空间》问世，在其后的一年时间销售了2万余册，并被评选为清华大学出版社2022年度十佳图书。这是一个远超我预期的荣誉与成绩，我倍感敬畏，也充满感激。与此同时，我在B站的频道也获得了更多的关注。目前，频道粉丝数量已经突破了26万，视频的观看量也已接近千万。每一个读者和频道粉丝的信任与支持都是我前进的动力，激励我坚定地继续探索和前行。 在本书中，我为大家呈现了一系列读者和频道粉丝朋友们最关注并且频繁提问的相关控制理论内容。这些内容也是近年来备受关注的热门话题，其中包括最优控制理论、动态规划、线性二次型调节器（LQR）、模型预测控制（MPC）以及卡尔曼滤波器。对于这些内容，现有的资料既有深入研究的理论文献，也有通俗易懂的科普读物。然而，理论文献常常使读者望而却步，而浅显的介绍又常常流于表面，无法满足读者深入理解和应用的需求。因此，在本书中，我尝试走一条中间的路，既能深入剖析理论，又力求简明易懂，直观地呈现这些复杂的概念，为读者提供更好的学习体验。 为了使理论更加生动具体，本书配有大量实例。每个实例都附有完整的代码以及详细的代码注释，使读者能直接动手实践和验证理论。读者也可以从中学习案例的设计思路、实验方法和结果分析，从而在自己的工作中运用类似的方法进行研究和表达。本书并没有将LQR、MPC和卡尔曼滤波器作为各自完全独立的主题进行讨论，而是追求一种全方位的视野，将它们有机地融合在一起，并通过讲解它们之间的联系和展示综合应用的方法与技巧，帮助读者构建起更完整的控制理论框架。 在本书的编写过程...