【无人船编队控制】基于导航向量场GVF USV编队控制附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在海洋工程、环境监测、海上搜救等领域，无人水面艇（Unmanned Surface Vessel，USV）的 “编队作业” 能力逐渐成为核心需求 —— 单艘 USV 的作业范围有限、抗干扰能力弱，而多 USV 编队通过协同配合，可实现大范围海域的快速测绘、多目标同步监测、复杂任务分工等功能。传统 USV 编队控制常面临 “路径跟踪精度低”“协同响应慢”“复杂环境适应性差” 等问题，而导航向量场（Guidance Vector Field，GVF） 凭借 “动态引导、全局优化、局部避障” 的核心优势，为 USV 编队控制提供了更优解。本文将从 GVF 原理、USV 编队控制模型、GVF 协同实现及实验验证四方面，全面解析这一高效协同方案。

一、USV 编队控制：核心需求与技术挑战

（一）USV 编队的典型应用场景

多 USV 编队通过 “群体协同” 拓展了单艘 USV 的能力边界，已在多个领域落地应用：

1. 海洋环境监测：3-5 艘 USV 组成 “一字型” 或 “网格型” 编队，携带水质传感器、声呐设备，同步采集大范围海域的水温、盐度、污染物浓度数据，大幅提升监测效率；

1. 海上搜救任务：多 USV 按 “扇形” 编队展开，通过红外相机、雷达协同搜索失踪目标，结合数据共享缩小搜救盲区，缩短救援时间；

1. 港口物流与安防：USV 编队承担港口内货物运输、航道巡逻任务，通过精准编队保持安全间距，避免碰撞，提升港口运营效率；

1. 军事侦察与对抗：多 USV 组成 “分布式” 编队，执行海域侦察、电子干扰任务，通过分散部署降低被敌方探测的概率，提升任务生存能力。

⛳️ 运行结果

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📣 部分代码

% output: y = x

%% states Inintializing 

persistent x

if isempty (x)

    x = x0;

end

tu_w = tau_w(1);

tv_w = tau_w(2);

tr_w = tau_w(3);

% if abs(x(3))>=0.8

%    x(3) = sign(x(3))*0.8; 

% end

%% control input

% limit

tu_max = 2; tr_max = 1.5;

tu = tau(1); tr = tau(2);

if tu>=tu_max

    tu=tu_max;

elseif tu<=0

    tu=0;

end

% if abs(tu)>=tu_max

%     tu = tu_max*sign(tu);

% end

if abs(tr)>=tr_max

    tr = tr_max*sign(tr);

end

% first order process with time delay

persistent tu1 tr1

if isempty(tu1)

    tu1 = 0;

    tr1 = 0;

end

tu1_dot = (tu-tu1)/0.1;

tr1_dot = (tr-tr1)/0.1;

tu1 = euler2(tu1_dot,tu,ts);

tr1 = euler2(tr1_dot,tr,ts);

tu = tu1; tr = tr1;

%% parameters

m11 = 25.8; m22 = 33.8; m33 = 2.76;

u = x(1); v = x(2); r = x(3); xn = x(4); yn = x(5); psin = x(6);

fu = -5.87*u^3-1.33*abs(u)*u-0.72*u+m22*v*r+1.0948*r^2;

fv = -36.5*abs(v)*v-0.8896*v-0.805*v*abs(r)-m11*u*r;

fr = -0.75*abs(r)*r-1.90*r+0.08*abs(v)*r+(m11-m22)*u*v-1.0948*u*r;

%% states update

R = [cos(psin) -sin(psin) 0; sin(psin) cos(psin) 0; 0 0 1];

x1 = [u v r]'; x2 = [xn yn psin]';

x_dot = [fu/m11+(tu+tu_w)/m11

         (fv+tv_w)/m22

         fr/m33+(tr+tr_w)/m33

         R*x1];

x = euler2(x_dot,x,ts);

y1= x;

y2 =[tu tr]'; 

f = [(fu+tu_w)/m11,(fr+tr_w)/m33]';

end

🔗 参考文献

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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