【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

原创于 2025-12-17 12:40:09 发布 · 393 阅读

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🔥 内容介绍

随着海洋开发、水域监测、应急救援等领域需求的不断升级，无人水面艇（USV）凭借其无需人员值守、适应性强、作业效率高等优势，逐渐成为水上作业的核心装备。在港口物流场景中，USV可承担货物短途转运任务，规避人员操作失误带来的碰撞风险；在环境监测领域，它能长时间巡航采集水质、水文数据，覆盖人力难以抵达的偏远水域；在应急救援现场，USV可快速抵近危险区域，实施物资投送或伤员转移，为救援争取宝贵时间。

然而，USV的自主航行面临着复杂水域环境的多重挑战。水流的不规则扰动、风向风速的动态变化、突发障碍物（如礁石、漂浮物、其他船舶）的规避需求，以及USV自身动力学特性的非线性耦合，都对其控制系统的稳定性、实时性和鲁棒性提出了极高要求。传统的PID控制等经典方法虽结构简单、易于实现，但在多约束、强干扰的复杂水域中，往往难以兼顾轨迹跟踪精度与航行安全性，难以满足高精度自主控制的需求。

模型预测控制（MPC）作为一种先进的模型基控制策略，凭借其“滚动优化、在线反馈校正”的核心特性，能够在满足系统物理约束、环境约束的前提下，通过预测未来一段时间内的系统状态，动态优化控制输入，为解决USV复杂环境下的自主控制问题提供了理想方案。与传统控制方法相比，MPC更擅长处理多变量、强耦合、带约束的控制对象，尤其适用于USV这类受外界环境干扰显著的动态系统。

本文将深入探讨基于模型预测控制（MPC）的USV自主控制研究，从USV动力学模型构建、MPC控制框架设计、约束条件融入等核心环节展开分析，结合具体应用场景阐述MPC在USV轨迹跟踪、障碍物规避等关键任务中的实现逻辑，并通过案例验证该控制策略的有效性，为USV自主控制技术的工程应用提供理论参考与实践指引。

一、核心基础：USV动力学模型与MPC原理

（一）USV动力学模型构建

要实现基于MPC的USV精准控制，首先需构建能够准确描述其运动特性的动力学模型——这是MPC进行状态预测与控制优化的基础。USV的运动涉及水平面内的三个自由度：纵向（前后）运动、横向（左右）运动以及转向运动，其动力学特性受自身结构参数、推进系统性能以及外界环境（水流、风）的共同影响，呈现出强烈的非线性和耦合性。

在工程应用中，通常采用“简化模型+环境干扰补偿”的思路构建实用化的USV动力学模型。核心模型可分为运动学模型和动力学模型两部分：运动学模型描述USV位置、姿态（如航向角）与速度之间的关系，不考虑产生运动的力和力矩；动力学模型则进一步关联速度与推进系统的推力、转艏力矩，以及水流、风等外界干扰力。

以常见的单体USV为例，其水平面动力学模型的简化形式可表示为：

（二）MPC核心原理与控制优势

模型预测控制（MPC）的核心思想是“基于模型预测未来、基于优化确定控制、基于反馈校正误差”，其控制框架主要包含三个关键环节：预测模型、滚动优化和反馈校正。

首先是预测模型环节：MPC利用前文构建的USV动力学模型，结合当前时刻的系统状态（如位置、速度、姿态）和控制输入（如推力、转艏力矩），预测未来一段时间内（预测时域）USV的运动轨迹和状态变化。这一环节的核心是通过模型“推演”未来，为后续的控制决策提供依据——例如，根据当前航向角和速度，预测未来5秒内USV的位置变化，判断是否会偏离预定轨迹。

其次是滚动优化环节：在预测时域内，MPC根据预设的控制目标（如轨迹跟踪精度、能耗最小化、避障安全距离），构建优化目标函数，并在满足系统物理约束（如最大推力、最大转艏角速度）和环境约束（如与障碍物的最小安全距离）的前提下，求解最优的控制输入序列（控制时域内的推力、转艏力矩变化）。需要注意的是，MPC并非一次性计算出整个任务的控制序列，而是仅执行当前时刻的最优控制输入，下一时刻则重新基于最新的系统状态进行预测和优化——这种“滚动”优化的特性，使其能够灵活应对环境变化和模型误差。

最后是反馈校正环节：由于实际环境中存在不可预测的干扰（如突发水流），模型预测结果与USV的实际运动状态可能存在偏差。MPC通过传感器（如GPS、惯性导航、声呐）实时采集USV的实际状态数据，将其与模型预测的状态进行对比，计算偏差并反馈到预测模型中，对后续的预测和优化过程进行校正，从而提升控制精度和鲁棒性。

相较于传统控制方法，MPC在USV自主控制中的优势尤为显著：一是能够直接处理多约束问题，可将USV的推进系统极限、避障安全距离等约束直接融入优化过程，从根本上保证航行安全；二是具备较强的抗干扰能力，通过滚动优化和反馈校正，能够快速适应水流、风等动态干扰，维持控制稳定性；三是支持多目标优化，可同时兼顾轨迹跟踪精度、能耗控制、航行效率等多个控制目标，提升整体作业性能。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 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.

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