【无人船】基于模型预测控制(MPC)对USV进行自主控制研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着海洋资源开发、环境监测、水上运输等领域的发展，无人船（Unmanned Surface Vehicle，USV）的应用愈发广泛。USV 在执行任务时，需在复杂多变的水域环境中实现自主航行、路径跟踪、避障等功能，对其控制精度和实时性要求极高。传统控制方法在处理复杂约束、多目标优化以及动态环境适应性等方面存在局限性，难以满足 USV 多样化的自主控制需求。

模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）作为一种先进的控制策略，通过建立系统预测模型，滚动优化未来有限时域内的控制序列，并利用反馈校正机制应对不确定性，在处理复杂约束和多目标优化问题上具有显著优势。将 MPC 应用于 USV 的自主控制研究，能够充分发挥其优势，有效提升 USV 在复杂环境下的自主控制性能，为 USV 的广泛应用提供有力的技术支持 。

二、USV 系统建模

三、模型预测控制（MPC）原理

四、基于 MPC 的 USV 自主控制应用

五、结论与展望

本文研究了基于模型预测控制（MPC）对 USV 进行自主控制的方法，通过建立 USV 系统模型，阐述 MPC 原理，并将其应用于 USV 的路径跟踪、避障和多目标协调控制等任务。仿真实验结果表明，基于 MPC 的控制算法在 USV 自主控制性能上优于传统 PID 控制算法，能够有效提升 USV 在复杂环境下的控制精度、鲁棒性和适应性。

然而，实际应用中 USV 面临的环境更加复杂，存在传感器噪声、模型不确定性、通信延迟等问题。未来研究可进一步改进 MPC 算法，考虑更精确的模型和更有效的不确定性处理方法；同时，结合人工智能技术（如深度学习），提高 USV 的环境感知和决策能力，推动 USV 自主控制技术的发展和应用。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 冯鑫,于双和.基于滑模预测控制的水面无人船轨迹跟踪研究[J].电光与控制, 2023, 30(9):92-98.

[2] 苑守正.基于事件触发模型预测控制的无人船运动控制方法研究[D].哈尔滨工程大学,2024.

[3] 柳晨光.基于预测控制的无人船运动控制方法研究[D].武汉理工大学[2025-07-07].DOI:CNKI:CDMD:1.1019.806572.

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