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🔥 内容介绍
一、引言：无人船轨迹跟踪的核心挑战与技术选型
无人船（Unmanned Surface Vessel, USV）作为海洋工程、环境监测、安防巡逻等领域的核心装备，轨迹跟踪控制是其自主作业的关键技术。圆轨迹跟踪作为典型任务（如海上环绕监测、圆形区域巡逻、目标包围跟踪），面临三大核心挑战：
海洋环境扰动（风、浪、流）的不确定性，导致模型参数摄动；
无人船非线性动力学特性（如艏摇阻尼非线性、水动力耦合效应）；
控制鲁棒性与响应速度的平衡（传统控制易出现超调或稳态误差）。
传统滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）具有强鲁棒性，但存在 “抖振问题”；自适应控制可在线调整参数，却依赖精确的模型先验知识。本文提出神经网络自适应滑模控制（Neural Network Adaptive Sliding Mode Control, NN-ASMC） 方案：通过神经网络逼近无人船非线性动力学与环境扰动，用自适应律动态调整滑模控制参数，在保证鲁棒性的同时抑制抖振，实现高精度圆轨迹跟踪。
二、无人船动力学建模与圆轨迹描述
（一）无人船动力学模型（三自由度）
针对水面无人船，考虑水平面上的横荡（y）、纵荡（x）、艏摇（ψ）三自由度运动，建立非线性动力学模型：
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⛳️ 运行结果
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📣 部分代码
case 0,
[sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes;
case 3,
sys=mdlOutputs(t,x,u);
case {1,2, 4, 9 }
sys = [];
otherwise
error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]);
end
function [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes
sizes = simsizes;
sizes.NumContStates = 0;
sizes.NumDiscStates = 0;
sizes.NumOutputs = 3;
sizes.NumInputs = 7;
sizes.DirFeedthrough = 1;
sizes.NumSampleTimes = 1;
sys = simsizes(sizes);
x0=[];
str = [];
ts = [0 0];
function sys=mdlOutputs(t,x,u)
psi=u(1);
X2=[u(2);u(3);u(4)];
ETAE=[u(5);u(6);u(7)];
JT=[cos(psi) sin(psi) 0;-sin(psi) cos(psi) 0;0 0 1];
K3o=diag([1,1,1]);
VG=X2-K3oJTETAE;
sys(1)=[1 0 0]*VG;
sys(2)=[0 1 0]*VG;
sys(3)=[0 0 1]*VG;
🔗 参考文献
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