【轨迹跟踪】基于MPC模型的无人机轨迹跟踪附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-09-15 11:13:16 发布

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本文介绍了无人机轨迹跟踪技术，特别是使用模型预测控制(MPC)的方法，详细阐述了其原理、应用以及发展趋势，包括农业植保、环境监测和航空航天等领域的实例。随着技术进步，MPC有望实现更精确的飞行控制和更广泛的适用性。

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🔥 内容介绍

随着技术的不断发展和创新，无人机技术已经成为当今世界上备受关注的领域之一。无人机在农业、环境监测、航空航天等领域有着广泛的应用，而无人机的轨迹跟踪技术则是无人机应用中的重要一环。本文将介绍基于模型预测控制（MPC）模型的无人机轨迹跟踪技术，探讨其原理、应用和发展趋势。

无人机轨迹跟踪技术概述无人机轨迹跟踪技术是指通过控制无人机的飞行轨迹，使其按照预定的路径和速度进行飞行。这项技术在军事、民用和科研领域都有着广泛的应用。无人机轨迹跟踪技术的发展可以提高无人机的自主飞行能力，实现更加精准的飞行任务。
模型预测控制（MPC）模型介绍模型预测控制（MPC）是一种基于模型的控制方法，通过对系统进行建模，预测系统的未来行为，并根据预测结果来调整控制输入，以实现对系统的控制。MPC方法在工业控制、自动驾驶等领域有着广泛的应用。
基于MPC模型的无人机轨迹跟踪原理基于MPC模型的无人机轨迹跟踪技术是将MPC方法应用于无人机的飞行控制中。通过建立无人机的动力学模型和环境模型，预测无人机的未来轨迹，并根据预测结果来调整无人机的控制输入，使其按照预定的轨迹进行飞行。
基于MPC模型的无人机轨迹跟踪应用基于MPC模型的无人机轨迹跟踪技术可以应用于农业植保、环境监测、航空航天等领域。例如，在农业植保中，无人机可以按照预定的轨迹进行飞行，对农田进行精准的喷洒作业；在环境监测中，无人机可以按照预定的轨迹进行飞行，对环境进行实时监测。
基于MPC模型的无人机轨迹跟踪发展趋势随着技术的不断发展，基于MPC模型的无人机轨迹跟踪技术将会得到进一步的完善和应用。未来，随着人工智能、大数据等技术的不断发展，基于MPC模型的无人机轨迹跟踪技术将会实现更加精准的飞行控制，应用范围也将进一步扩大。

总结基于MPC模型的无人机轨迹跟踪技术是无人机技术领域的重要一环，它可以提高无人机的飞行控制精度，实现更加精准的飞行任务。随着技术的不断发展，基于MPC模型的无人机轨迹跟踪技术将会得到进一步的完善和应用，为无人机技术的发展注入新的动力。

希望本文对基于MPC模型的无人机轨迹跟踪技术有所帮助，谢谢阅读！

📣 部分代码

clc;clear all;close all;% Initial state x(0)X0=[0;0;(0*pi)/180];%X0 =[2.3917 ;-1.3973;-1.2586];vk=0;Ts=0.005;%thetak=(120*pi)/180;thetak=-1.2586;wk=0;D=zeros(3,1);N=50;Xr=[-2 10 atan(1)]';% Xr(3)=(atan((-50-X0(2))/(50-X0(1))));% Xr(3)=(atan((Xr(2)-X0(2))/(Xr(1)-X0(1))));s=3;Simlength=(s/Ts);       % Define cost functionx| and expected disturbancesQ=[0.00001 0 0;0 1 0;0 0 100000000];R=[0.01 0;0 100];W=ones(1,N)';  % expected demand (this is just an example)[A B C]=model_system(vk,thetak,Ts);[Gx,Gu,Gw]=constants_mpc(A,B,D,N);% Build R_hatR_hat = kron(eye(N),R);% Build Q_hatQ_hat=kron(eye(N),Q);% ConstraintsAx=[1 0 0;0 1 0;-1 0 0 ;0 -1 0];bx=100*[150; 150;150; 150];Au=[1 0;0 1 ;-1 0;0 -1];bu=[2; 0.01; 0; 0.01];% Transform into U constraintsAu_hat=kron(eye(N),Au);bu_hat=kron(ones(N,1),bu);Ax_hat=kron(eye(N),Ax);bx_hat=kron(ones(N,1),bx);% Aggregated U constraintsAU=[Ax_hat*Gu; Au_hat];bU=[bx_hat-Ax_hat*Gx*X0-Ax_hat*Gw*W;bu_hat];% MPC into actionXhist=X0;Uhist=[];VK=vk;THK=thetak;Disturb= normrnd(0.5,1,Simlength+N,1); %Longer than simulation for prediction horizon% Simulation loopXR=[];% figure();% plot(Xhist(1,:),Xhist(2,:),'b')% ylabel('y');% xlabel('X');% title('Trayectory');% grid on;% hold on;for k=1:Simlength    % expected disturbances (force that they are different)    W=0*Disturb(k:k+N-1)+0*normrnd(0,0.2,N,1);     % Update controller matrices for current state and disturbances (H and Au are constant)    [A B C]=model_system(vk,thetak,Ts);    Xr(3)=(atan((Xr(2)-X0(2))/(Xr(1)-X0(1))));    %Xr(3)=(atan((-50-X0(2))/(50-X0(1))));    [H,F,AU,bU]=MPC_U(A,B,D,N,W,X0,Xr,Q_hat,R_hat,Au_hat,bu_hat,Ax_hat,bx_hat);    UMPC=quadprog(2*H,2*F,AU,bU);    XR=[XR Xr];    % Apply only first component    u=UMPC(1:size(B,2));%     X1=linearModel(A,B,D,u,Disturb(k),X0);    X1=nonlinearModel(D,u,Disturb(k),X0,thetak,wk,vk,Ts);    vk=saturated(0,20,vk+u(1));    wk=saturated(-1,1,wk+u(2));    thetak=X1(3);    X0=X1;    VK=[VK vk];    THK=[THK thetak];    Xhist=[Xhist X0];    Uhist=[Uhist u];%     plot(Xhist(1,:),Xhist(2,:),'b')%     ylabel('y');%     xlabel('X');%     title('Trayectory');%     grid on;%     hold on;%     pause(0.1);%     Xpredict=Gx*X0+Gu*UMPC+Gw*W;%     Xp=Xpredict(1:3:end);%     Yp=Xpredict(2:3:end);%     THp=Xpredict(3:3:end);%     plot(Xp,Yp,'R')end%%%Simlength=size(Xhist,2);t=0:Ts:Ts*(Simlength-1);% figure();% plot(Xhist);% hold on;% plot(Uhist);% legend('X','U');% xlim([0 Simlength]);%ufigure();subplot(4,1,1);plot(t,Uhist(1,:));ylabel('Velocity');xlabel('Time(s)');title('Delta Velocity');grid on;subplot(4,1,2);plot(t,Uhist(2,:));ylabel('Angular Velocity');xlabel('Time(s)');title('Delta Angular Velocity');grid on;% vk thetakt2=0:Ts:Ts*(Simlength);% figure();subplot(4,1,3);plot(t2,VK);ylabel('Velocity');xlabel('Time(s)');title('Velocity');grid on;subplot(4,1,4);plot(t2,THK,t2,Xhist(3,:));%plot(THK);ylabel('Theta');xlabel('Time(s)');title('Theta');grid on;% state x and y figure();plot(Xhist(1,:),Xhist(2,:))ylabel('y');xlabel('X');title('Trayectory');grid on;%%t=0:Ts:Ts*(Simlength-1);t2=0:Ts:Ts*(Simlength);figure();subplot(3,1,1);plot(t,XR(1,:),t2,Xhist(1,:));ylabel('Velocity');xlabel('Time(s)');title('Velocity on X axis');grid on;% vk thetakt2=0:Ts:Ts*(Simlength);% figure();subplot(3,1,2);plot(t,XR(2,:),t2,Xhist(2,:));ylabel('Velocity');xlabel('Time(s)');title('Velocity on Y axis');grid on;subplot(3,1,3);plot(t,XR(3,:),t2,THK);%plot(THK);ylabel('Theta');xlabel('Time(s)');title('Theta');grid on;