【无人艇编队】基于数据驱动神经预测器 分布式通信网络 制导向量场GVF的5 艘欠驱动约束性自主水面船舶USV的分布式路径跟踪与编队控制Matlab仿真，确保多USV在复杂轨迹下保持预设编队

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🔥 内容介绍

（一）USV 编队应用场景与控制需求

自主水面船舶（USV）编队在海洋环境监测、近岸搜救、港口安防等任务中具有高效性与鲁棒性优势，5 艘欠驱动 USV（典型配置：仅艏向推进器 + 艉部舵机，无横向推进装置，运动自由度 3 个、控制输入 2 个）的编队控制需同时满足：

1. 路径跟踪精度

   ：跟踪复杂轨迹（如螺旋线、折线、避障轨迹）时，位置误差≤0.5 倍船长（假设船长 5m，误差≤2.5m）；

1. 编队保持能力

   ：预设编队构型（如正五边形，边长 10m）下，相邻 USV 距离偏差≤1m，航向一致性偏差≤5°；

1. 分布式鲁棒性

   ：无中心节点，单 USV 通信中断时编队仍能稳定，环境干扰（风、流）下控制量平滑无震荡。

（二）核心技术挑战

1. 欠驱动约束

   ：横向运动依赖艏向角调整，存在非完整约束（\(\dot{y} = v\sin\psi\)，\(v\)为纵向速度，\(\psi\)为艏向角），传统全驱动控制律无法直接适配；

1. 动态不确定性

   ：风、流干扰（如风速 5m/s、流速 1m/s）与推进器延迟（0.2-0.5s）导致运动模型难以精确建模；

1. 分布式协同

   ：5 艘 USV 需通过局部通信交换信息，避免全局信息依赖，同时应对通信拓扑切换（如某 USV 超出通信范围）。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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