【复现】基于非线性模型预测控制和事件触发通信的AUV编队多智能体协同控制路径跟踪研究附Matlab代码

原创于 2025-12-18 16:48:11 发布 · 591 阅读

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🔥 内容介绍

自主水下航行器（AUV）编队多智能体协同技术，凭借其在深海资源勘探、海底地形测绘、水下管道巡检、军事侦察等领域的独特优势，成为水下无人系统研究的核心方向之一。路径跟踪作为AUV编队协同的基础任务，要求多艘AUV在复杂深海环境中，精准跟踪预设参考路径的同时，保持稳定编队队形，实现信息交互与协同决策。相较于水面船舶，AUV的水下作业环境更为恶劣，使得编队协同路径跟踪面临更严峻的挑战。

首先，深海环境的强非线性与不确定性干扰显著。海水的粘性阻力、洋流的非均匀分布、内波扰动等因素，会对AUV的运动姿态产生复杂影响，而AUV自身的推进系统与操纵系统存在强耦合的非线性特性，传统线性控制方法难以实现高精度路径跟踪。其次，水下通信存在天然瓶颈。电磁波在海水中衰减极快，AUV编队主要依赖声学通信，但其存在带宽窄、传输延迟大、易受噪声干扰等问题，若采用传统周期性通信模式，会导致通信拥堵、能量消耗过快，严重影响编队协同效率与续航能力。再次，多智能体协同的一致性要求高。AUV编队需在保证单艘AUV路径跟踪精度的基础上，维持预设的编队队形，避免成员间碰撞，这需要各AUV之间实现状态信息的精准同步与协同决策。最后，深海环境的不可观测性增加了控制难度。水下缺乏有效的全局定位参考，AUV的位置与姿态感知易受干扰，进一步加剧了路径跟踪的误差累积。

传统的AUV编队控制方法（如PID控制、滑模控制）难以同时解决上述非线性干扰、通信约束与协同一致性问题。例如，PID控制对非线性系统的适配性差，难以补偿复杂洋流干扰；传统周期性通信模式无法适配水下窄带宽通信场景；单一智能体控制策略忽略了编队的协同一致性需求。因此，开展基于非线性模型预测控制（NMPC）与事件触发通信的AUV编队多智能体协同控制研究，成为破解深海环境下路径跟踪难题的有效途径，也为相关研究的复现提供了核心技术框架。

核心技术融合：NMPC与事件触发通信的协同逻辑

先理清：为什么选择“NMPC+事件触发通信”融合架构？

本次复现研究采用的“非线性模型预测控制（NMPC）+事件触发通信”融合架构，核心目标是实现AUV编队“高精度路径跟踪-稳定队形保持-低能耗通信协同”的多目标优化。两者的功能互补性是架构成立的关键：NMPC具备强大的非线性系统建模与滚动优化能力，能够精准应对深海环境干扰与AUV自身非线性特性，保障路径跟踪与队形保持精度；事件触发通信则能通过按需通信机制，大幅降低水下声学通信的带宽占用与能量消耗，适配水下通信的天然约束。两者协同形成“非线性建模-滚动优化-按需通信-协同决策”的完整闭环，从根本上提升AUV编队协同路径跟踪的鲁棒性、精准性与能效性。

各核心技术模块的核心作用

1. 非线性模型预测控制（NMPC）：破解非线性干扰下的精准控制难题模型预测控制（MPC）的核心逻辑是“滚动时域优化”，通过在每个控制周期内求解有限时域的最优控制问题，生成当前时刻的控制指令，随后在下一周期更新状态信息并重复该过程，具备天然的约束处理能力。而非线性模型预测控制（NMPC）则通过构建精准的AUV非线性动力学模型，突破了传统线性MPC对非线性系统适配性差的局限。

在AUV编队协同中，NMPC的核心作用体现在两方面：一是单智能体路径跟踪优化，基于AUV的非线性动力学模型（考虑水动力阻尼、推进系统特性等），结合当前位置、姿态与参考路径的偏差，在有限预测时域内求解最优控制序列，生成推进力矩、转向力矩等控制指令，补偿洋流等环境干扰带来的误差；二是多智能体队形协同优化，将编队内相邻AUV的相对位置、距离约束纳入NMPC的优化目标函数，通过滚动优化确保各AUV在跟踪自身路径的同时，维持预设编队队形（如一字形、菱形），避免成员间碰撞。此外，NMPC还能直接将AUV的推进系统饱和、最大转向角等物理约束纳入优化过程，提升控制的安全性与可行性。

2. 事件触发通信：适配水下窄带宽的低能耗协同机制针对水下声学通信的带宽窄、能耗高问题，事件触发通信机制替代了传统的周期性通信模式，其核心逻辑是“按需通信”——仅当预设的“事件触发条件”满足时，AUV才将自身的状态信息（位置、姿态、航速）发送给相邻AUV，否则保持静默状态。

在AUV编队多智能体协同中，事件触发条件的设计是核心，需综合考虑路径跟踪偏差与队形保持偏差，例如：当某艘AUV的路径跟踪偏差超过预设阈值（如0.5m）、与相邻AUV的距离偏差超过安全阈值（如1m），或检测到水下突发干扰（如强洋流）时，触发通信。这种机制的优势在于：一是大幅降低通信频率与数据传输量，避免水下声学通信网络拥堵，提升通信效率；二是减少AUV的通信能耗，延长编队续航时间；三是通过精准触发通信时机，确保关键状态信息的及时交互，保障编队协同的稳定性。同时，为避免因通信延迟导致的状态信息失效，在事件触发通信中引入信息预测机制，当未触发通信时，相邻AUV通过预测模型估算该AUV的实时状态，确保协同控制的连续性。

3. 多智能体分布式协同策略：保障编队一致性结合NMPC与事件触发通信，构建分布式多智能体协同架构，摒弃传统集中式控制对中心节点的依赖。各AUV作为独立的智能体，通过事件触发通信获取相邻AUV的状态信息，结合自身的路径跟踪需求，构建分布式NMPC优化目标函数。目标函数同时包含三个核心项：自身路径跟踪偏差最小化、与相邻AUV的队形偏差最小化、控制输入能耗最小化。通过各智能体的局部优化与按需信息交互，实现整个编队的全局协同一致性，提升编队的容错性——即使某艘AUV出现通信暂时中断，其余AUV仍可通过局部信息与预测模型维持编队稳定。

⛳️ 运行结果

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