【无人艇编队控制】基于虚拟领航员引导和NMPC 控制实现多艘欠驱动无人水面艇USV的分布式包含机动与轨迹跟踪附Matlab代码

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🔥 内容介绍

基于虚拟领航员引导和非线性模型预测控制（NMPC）实现多艘欠驱动无人水面艇（USV）的分布式包含机动与轨迹跟踪，是无人艇编队控制领域的重要研究方向。以下是具体介绍：

虚拟领航员引导原理及作用

虚拟领航员是一个人为设定的虚拟参考点，它在大地坐标系中有特定的位置、航速和航向参数。在无人艇编队中，各艘 USV 通过跟踪虚拟领航员来保持特定的队形和实现轨迹跟踪。例如，可先设定右虚拟领航者的位置、航速和航向，再设置各无人艇与右虚拟领航者的相对位置和相对方位，形成初始队形，还可以以编队队形的几何中轴线为对称轴，对称设置左虚拟领航者，协助保持队形。虚拟领航员的引入避免了因实际领航艇故障导致整个编队瘫痪的问题，同时也能在复杂海况下为各 USV 提供更稳定的参考信号。

欠驱动 USV 的 NMPC 控制策略

• 模型建立

  ：首先需要建立欠驱动 USV 的动力学模型，考虑到 USV 在实际海洋环境中的运动特性，通常采用三自由度运动模型，即只考虑艏摇、横荡、纵荡三个自由度。同时，还需要对约束边界进行数学描述，如禁航区、航道边界等，以确保 USV 在作业过程中不违反这些约束条件。

• 优化函数构建

  ：基于 NMPC 原理，构建以编队误差和控制输入代价为目标的优化函数。在每个采样时刻，求解有限时域内的最优控制序列，以实现对 USV 的实时控制。通过引入约束处理机制，确保 USV 在编队路径跟踪过程中始终满足边界约束条件。

• 滚动优化与反馈校正

  ：NMPC 通过滚动优化和反馈校正来实现最优控制。在每个采样时刻，根据当前的系统状态和预测模型，预测未来一段时间内 USV 的运动状态，然后通过求解优化问题得到最优控制序列，并将该控制序列的第一个控制量应用于 USV。在下一个采样时刻，根据 USV 的实际运动状态，对预测模型进行更新和校正，重新进行滚动优化，如此循环往复，实现对 USV 的实时控制。

分布式包含机动的实现

• 信息交互与一致性算法

  ：各 USV 之间通过局部通信交互状态信息，如位置、速度等。利用一致性算法，使各 USV 能够根据自身和邻艇的信息，调整自身的运动状态，以实现编队的包含机动。例如，当编队需要进行队形变换或避障时，各 USV 通过信息交互和一致性算法，协调各自的航速和航向，确保编队的整体性和稳定性。

• 分层控制架构

  ：采用分层协同架构，上层负责任务规划与队形决策，根据任务目标生成编队参考路径和队形参数；中层进行协同优化与艇间协调，基于虚拟领航员引导和 NMPC 控制，各 USV 通过分布式优化调整自身轨迹；下层则是单艇运动控制，每艘 USV 通过控制器跟踪中层输出的目标位置与速度，实现高精度轨迹跟踪。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%   此处显示详细说明psi = eta_tf(3);persistent P Kif isempty(P)   K = 10*diag([1 1 2]);   P = -K*eta_tf;endR_psi = [cos(psi) -sin(psi) 0;         sin(psi) cos(psi) 0;         0        0        1];nu_hat = R_psi'*(K*eta_tf+P);P_dot = -K*P-K*K*eta_tf;P = P_dot*ts+P;end

🔗 参考文献

[1]赵选铭.面向分布式驱动车辆的自动驾驶漂移避障算法研究[D].吉林大学[2025-11-03].

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