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🔥 内容介绍
一、无人船轨迹跟踪需求
无人船（USV）在诸如海洋监测、港口巡逻、水上物流等众多领域应用广泛。在执行任务时，需要精确跟踪预设轨迹，例如在海洋监测中，需按规划路径遍历特定海域以收集数据；港口巡逻时，要沿指定路线巡航。然而，USV 的轨迹跟踪面临诸多挑战，其航行环境复杂，受水流、风浪等干扰，且自身动力学具有非线性特点，传统控制方法难以满足精确跟踪要求。
二、非线性模型预测控制（NMPC）
- NMPC 基本概念：NMPC 是一种基于模型的先进控制策略，适用于非线性系统。它利用系统的非线性模型预测未来行为，并通过优化控制输入使系统输出尽可能跟踪参考轨迹。
- NMPC 工作原理：
- 模型建立：为 USV 构建精确非线性动力学模型，综合考虑其质量、惯性、水动力系数以及推进和转向系统特性等，以此描述在各种力和力矩作用下，USV 的位置、速度、加速度及航向角等状态变量随时间的变化关系。
- 预测未来状态：在每个采样时刻，借助非线性模型预测 USV 在未来一段时间（预测时域）内的状态，预测过程考虑当前控制输入（如推进器推力、舵角）及环境干扰估计，从而得到一系列预测状态值。
- 优化控制输入：以预测的未来状态为基础构建优化问题。目标函数通常是最小化 USV 当前预测状态与预设轨迹的偏差，同时考虑控制输入变化率（避免控制量剧烈变化）及控制输入约束条件（如推进器最大推力、舵角限制范围）。通过求解优化问题，得到未来一段时间的最优控制输入序列。
- 滚动优化：仅将优化得到的控制输入序列中的第一个控制量应用于 USV 实际控制。在下一采样时刻，重复上述过程，基于新的系统状态重新预测和优化，不断滚动更新控制输入，实现对 USV 的实时精确控制。
三、障碍物避碰原理
- 环境感知：USV 配备多种传感器，如雷达、声呐、摄像头等，实时感知周围环境信息，识别障碍物的位置、形状、大小及运动状态（针对动态障碍物）。这些传感器数据经处理融合，构建包含障碍物信息的环境地图。
- 避碰约束构建：将障碍物信息转化为避碰约束条件融入 NMPC 的优化问题。例如，设定 USV 与障碍物需保持一定安全距离，当预测到 USV 在未来某时刻与障碍物距离小于安全距离时，NMPC 在优化控制输入序列时，优先调整 USV 的运动方向和速度以避免碰撞。
- 多目标平衡：在实现障碍物避碰的同时，NMPC 需平衡跟踪参考轨迹和避碰的关系。即在满足避碰约束前提下，尽可能减小跟踪误差，使 USV 在避开障碍物后尽快回到参考轨迹。通过合理调整目标函数中跟踪误差和避碰相关项的权重，NMPC 实现多目标平衡，确保 USV 在复杂环境下既能有效避障，又能准确跟踪预设轨迹。
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🔗 参考文献
