【UUV编队控制】基于刚性图的MPC对绝对位置未知的无人水下航行器UUV编队控制附Matlab代码

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🔥 内容介绍

自主水下航行器（AUV）编队控制对水下物联网（IoUT）具有重要意义。目前，多种方法已应用于 AUV 编队控制领域，其中仅依赖 AUV 间相对信息的刚性图方法，因其无需绝对位置参考的特性，特别适用于水下环境。然而，传统基于刚性图的编队控制方法往往面临诸多挑战，例如在动态水下环境中易出现控制跳变与鲁棒性较弱的问题。

为解决上述挑战，本文提出一种新型基于刚性图的模型预测控制器（RGMPC） 。该方法将模型预测控制与传统刚性图方法相融合，可有效避免控制跳变、推力饱和等问题，同时提升鲁棒性。此外，通过反步方法构建约束条件，从理论上保证了算法的闭环稳定性。最后，基于数学模型开展大量仿真验证，并在 Gazebo 仿真器中进一步测试，充分证明了该算法的可行性与有效性。

术语补充说明

1. Control jumps（控制跳变）

   ：指控制指令在相邻时间步出现突变的现象，在 AUV 控制中可能导致推进系统过载、编队阵型震荡，原文强调 RGMPC 通过滚动时域优化平滑控制序列，避免此类问题；

2. Backstepping methods（反步方法）

   ：一种非线性系统稳定性分析方法，通过逐步构造 Lyapunov 函数设计控制律，原文用于构建约束条件，确保编队闭环系统在无绝对位置时仍能稳定运行；

3. Gazebo simulator（Gazebo 仿真器）

   ：一款开源机器人仿真平台，支持水下物理环境（如水流阻力、声学通信延迟）的高精度模

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

lowerbound

end

methods

function obj = rigidity_bs_controller(k_bs,coef,upperbound,lowerbound,Adj)

obj.Kv = k_bs.v;

obj.Ka = k_bs.a;

obj.K_psi_v = k_bs.psi_v;

obj.K_psi_a = k_bs.psi_a;

obj.coef = coef;

obj.Adj = Adj;

obj.upperbound = upperbound;

obj.lowerbound = lowerbound;

end

function [U,Vdot] = calc_control(obj,ref,traj,id,state)

m = obj.coef(1);

Iz = obj.coef(2);

X_udot = obj.coef(3);

Y_vdot = obj.coef(4);

N_rdot = obj.coef(5);

Mx=m-X_udot;

My=m-Y_vdot;

Mpsi=Iz-N_rdot;

% 实际机器人的状态η,v，φ

eta = state(1:3,id); % [x;y;psi]

🔗 参考文献

[1] Fu B , Zhu D , Chen M ,et al.Formation Control of Autonomous Underwater Vehicles With Unknown Absolute Position Using Rigid Graph-Based MPC[J].IEEE Internet of Things Journal, 2025, 12(14):29061-29072.DOI:10.1109/JIOT.2025.3567996.

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