【USV控制】基于模型预测控制USV自主控制附Matlab代码

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🔥 内容介绍

无人水面艇（Unmanned Surface Vessel, USV）作为海洋工程与水上作业的核心装备，凭借灵活性高、部署成本低、无人员伤亡风险等优势，已广泛应用于海洋环境监测、近海搜救、港口安防、水下地形测绘等领域。例如，在台风过后的近海搜救任务中，USV 可快速抵达危险海域，通过搭载的摄像头、声呐等设备定位落水人员，大幅提升搜救效率；在港口安防场景中，USV 可 24 小时巡航，实时监测非法入侵船只，保障港口安全。然而，USV 的作业环境复杂多变 —— 受风浪流（如突发阵风、不规则波、潮汐流）干扰，船体易产生横摇、纵摇与偏航；同时，USV 自身存在非线性动力学特性（如推进系统延迟、舵机死区），且面临避障、路径跟踪等多任务需求，这些因素导致传统控制方法（如 PID 控制、LQR 控制）难以满足高精度自主控制要求。

当前，USV 主流控制方法存在明显局限：PID 控制虽结构简单、易于实现，但依赖参数经验整定，对风浪流干扰的鲁棒性差，在复杂工况下易出现超调或振荡；LQR 控制基于线性化模型设计，难以适配 USV 的强非线性动力学特性，控制精度随工况变化显著下降；传统避障算法（如人工势场法）易陷入局部最优，无法兼顾路径跟踪与实时避障的协同。为突破上述瓶颈，模型预测控制（Model Predictive Control, MPC） 成为 USV 自主控制的理想技术路径 ——MPC 通过建立 USV 动力学模型预测未来状态，在滚动时域内求解带约束的优化问题，既能处理非线性与多约束（如舵角限制、航速限制），又能实时融合环境干扰信息，实现路径跟踪、避障、姿态稳定的协同控制，为 USV 复杂工况下的高精度自主控制提供技术支撑。

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⛳️ 运行结果

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📣 部分代码

function Cdu = computeCdeltau(nu)

Cu_tmp1 = cell(nu,nu);

Cu_tmp2 = cell(nu,nu);

for i=1:nu

for j=1:nu

if i==j

Cu_tmp1{i,j} = eye(2);

Cu_tmp2{i,j} = -eye(2);

else

Cu_tmp1{i,j} = zeros(2,2);

Cu_tmp2{i,j} = zeros(2,2);

end

end

end

Cdu = [cell2mat(Cu_tmp1);cell2mat(Cu_tmp2)];

end

🔗 参考文献

[1]宋戈.气井井筒瞬态温度压力耦合模型研究[D].西南石油大学[2025-10-10].DOI:CNKI:CDMD:2.1015.605903.

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

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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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