要在Ubuntu 18.04环境下运行Udacity的MPC（Model Predictive Control）控制项目，首先需要确保你的系统中安装了必要的依赖项，包括编译器、构建工具、线性代数库等。以下是详细步骤：

系统更新与工具安装

1. 更新系统包列表：
   打开终端并运行以下命令以确保所有软件包都是最新的。

   sudo apt update
   sudo apt upgrade

2. 安装构建工具：
   安装编译器和构建依赖项。

   sudo apt install build-essential cmake git libuv1-dev libssl-dev gcc g++ 

3. 安装线性代数库（例如Eigen）：
   Eigen是一个高级C++库，用于进行线性代数计算。MPC通常需要进行大量矩阵计算。

   sudo apt install libeigen3-dev 

安装Ipopt和CppAD

MPC项目通常使用Ipopt（Interior Point OPTimizer）作为非线性规划求解器，并使用CppAD来计算导数。

1. 下载并编译Ipopt:

Ipopt可能不在Ubuntu软件仓库中提供。你可能需要从源代码手动下载和编译它。

2. 安装CppAD:

CppAD可以通过apt轻松地直接从Ubuntu软件仓库中获得。

sudo apt install cppad 

下载Udacity MPC控制项目

克隆Udacity提供的GitHub存储库到本地机器上。

git clone [GitHub Repo URL]
cd [Project_Directory]

替换 [GitHub Repo URL]为实际存储库URL地址，并将 [Project_Directory]替换为克隆后创建的目录名称。

编译与运行项目

进入到克隆下来的项目目录内部：

mkdir build && cd build # 创建一个新目录用于存放构建文件以及输出文件.
cmake .. # 创建Makefile.
make # 编译代码.

如果一切顺利，这将会在build文件夹内生成可执行文件。接着可以通过以下命令来启动该程序：

./mpc_project # 运行可执行程序, 名称根据实际生成结果确定.

如果遇到任何错误，请检查错误信息并解决相关依赖问题或者语法问题后再次尝试上述步骤。

以上步骤应该能够帮助您成功设置并运行Udacity MPC控制项目，在此过程中您将学习如何应用模型预测控制理论去指导车辆沿着轨迹自主驾驶，在模拟环境下测试其效果。这个过程不但涵盖了理论知识也有实践操作，对于学习自动驾驶车辆控制系统非常有帮助。

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