matlab船舶模型预测控制

根据引用，该论文提出了一种考虑避碰规则的复杂遭遇场景模型预测人工势场（MPAPF）运动规划方法，用于船舶运动规划。该方法通过建立一个新的船舶域和闭区间势场函数来表示船舶域的不可侵犯属性，并使用Nomoto模型生成符合船舶运动学的可遵循路径。为了解决传统人工势场（APF）方法的局部最优问题，保证复杂遭遇场景下的防撞安全，该方法将船舶运动规划问题转化为具有多重约束的非线性优化问题。仿真结果表明，该方法能够生成可行的运动路径，并避免复杂遭遇场景下的船舶碰撞。

基于以上信息，matlab船舶模型预测控制方法可以使用该论文中提出的MPAPF算法进行实现。这种算法考虑了船舶运动学、避碰规则和复杂遭遇场景下的防撞安全，并将运动规划问题转化为非线性优化问题。通过使用闭区间势场函数来表示船舶域的不可侵犯属性，并结合Nomoto模型生成可遵循路径，该算法能够生成可行的运动路径，确保船舶在复杂遭遇场景下避免碰撞。因此，使用matlab实现船舶模型预测控制可以参考该论文中所提出的MPAPF算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [基于模型预测人工势场的船舶运动规划方法，考虑复杂遭遇场景下的COLREG（Matlab代码实现）](https://blog.csdn.net/weixin_46039719/article/details/127776733)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [使用模型预测控制对USV进行自主控制（Matlab代码实现）](https://blog.csdn.net/m0_73907476/article/details/130026837)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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