【USV编队控制】两种无人水面艇（USV）轨迹跟踪方法的对比Matlab仿真

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🔥 内容介绍

1. 参数初始化

   • 设定了仿真时间步长 ts = 0.05、总仿真时间 tfinal = 200，并据此计算出总时间步数 Ns = tfinal/ts。

   • 初始化两艘无人水面艇 USV1 和 USV2 的初始状态 x0（包含位置、速度和航向角等信息）以及初始输入 tauc。

2. 循环迭代计算

   • 首先生成干扰项 tau_w，一部分通过一阶马尔科夫过程生成（但后续代码中似乎未完全使用此方式生成的结果），另一部分通过正弦函数组合生成。

   • 分别调用 CS1tf 和 CS2tf 函数更新两艘 USV 的状态、输入等信息。

   • 进行一系列坐标变换和变量计算，得到 USV 在不同坐标系下的位置、速度等表示形式，如 p_tf、nu_tf、eta_tf 等。

   • 定义期望轨迹 pd 及其导数 pd_dot，并计算跟踪误差 z1、z2 等。

   • 调用扩展状态观测器函数 ESO1 和 ESO2 估计 USV 的状态。

   • 分别调用 Guidance1 和 Guidance2 函数生成两种不同的轨迹跟踪制导律 nu_c。

   • 最后调用 nnctr1 和 nnctr2 函数计算控制输入 tauc，并记录相关数据到 xout 矩阵中。

   • 在每个时间步 k 中：

3. 数据处理与绘图

   • 从 xout 矩阵中提取出时间 t、USV 状态、期望轨迹、跟踪误差等数据。

   • 使用 Matlab 的绘图功能，绘制了 USV 的轨迹对比图、跟踪误差随时间变化图，直观展示了两种轨迹跟踪方法的性能差异。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function myPlotLine( pos_start,pos_end )

%MYPLOTLINE 此处显示有关此函数的摘要

% 此处显示详细说明

x1 = pos_start(1);

y1 = pos_start(2);

x2 = pos_end(1);

y2 = pos_end(2);

if (x2-x1) >0

x = x1:1:x2;

k = (y2-y1)/(x2-x1);

y = k*(x-x1)+y1;

elseif (x2-x1)<0

x = x2:1:x1;

k = (y2-y1)/(x2-x1);

y = k*(x-x1)+y1;

else

y = y1:1:y2;

x = x1*ones(1,length(y));

end

plot(y,x,'k.','linewid',2,'Markersize',3);

end

🔗 参考文献

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