多目标优化无人机MPC MATLAB代码示例

多目标优化无人机模型预测控制(Multi-objective Unmanned Aerial Vehicle Model Predictive Control, MAV MPC)是一种复杂的技术，它结合了动态规划、路径规划和控制策略，旨在同时优化多个性能指标，如飞行效率、航程、安全性等。MATLAB是一种常用的工具，用于编写此类算法的代码。

以下是一个简单的MATLAB代码框架示例，展示了如何开始创建一个多目标MPC控制器的基本流程：

% 导入必要的库
import MultiObjectiveOptimization.*

% 定义无人机模型
function [x, dx] = droneModel(x, u)
   % ... (这里填充你的无人机动力学方程)

% 设定多目标优化函数
fun = @(x,u) [flightEfficiency(x, u); range(x, u); safetyMetric(x, u)];

% 目标权重向量
weights = [0.5; 0.4; 0.1]; % 可以调整各个目标的重要性

% 初始化MPC优化器
mpc = MOPT('Nonlinear', 'ProblemType', 'Minimize', ...
           'ObjectiveFunction', fun, ...
           'Variables', x, 'Parameters', u);

% 设置预测步数和采样时间
mpc.N = 10; % 预测周期
mpc.Ts = 0.1; % 控制频率

% 开始多目标优化循环
for t = 1:totalSteps
   % 获取当前状态
   state = getCurrentState(t);
   
   % 调整边界条件和约束
   mpc.Aineq = ... % 空域限制
   mpc.Bineq = ...;
   
   % 运行MPC求解
   [sol, ~] = solve(mpc, state);
   
   % 应用最优控制输入到实际系统
   applyInput(sol.u(1));
   
   % 更新时间并获取下一个状态
   nextState = getNextState(state, sol.u(1), Ts);
end

请注意，这只是一个基础示例，实际的代码会更复杂，包括处理连续离散化、考虑状态和输入的物理限制、以及可能需要迭代调整的目标函数权重。具体细节将取决于你的无人机模型和具体需求。