二维模型预测控制下的无人水下航行器轨迹跟踪策略

本文主要探讨了基于二维模型预测控制的无人水下航行器（UUV）在二维空间中的轨迹跟踪技术。研究者们针对UUV的运动特性，首先通过深入分析建立了二维动态模型，这个模型考虑了UUV在水下环境中的运动规律，包括速度、位置等关键参数。 传统的轨迹跟踪方法可能面临速度跳跃等问题，为了克服这些问题，研究团队提出了一种新的策略——模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）。MPC是一种在线优化控制策略，它利用系统当前的状态和预测模型来确定最优控制输入，同时确保满足系统的约束条件，如动力学限制和操作限制。 在该研究中，将误差模型实时地转化为一个二次规划问题，有效地解决了速度跳跃现象。这种方法通过最小化一个预设的目标函数，如跟踪误差平方，来优化UUV的控制决策，确保其在执行任务时能够精确地沿着预设轨迹移动。 作者Wen Yang、Gan Daqi和Bing Sun分别来自上海海事大学的海洋车辆与智能系统实验室，他们共同进行了这项研究。他们的研究工作展示了模型预测控制在复杂水下环境中对UUV轨迹跟踪的有效性和实用性。通过仿真实验，他们验证了新方法的有效性，证明了在实际应用中，基于二维模型预测控制的无人水下航行器能够实现更稳定的轨迹跟踪，提高了航行器的控制精度和稳定性。 这项研究成果对于无人水下作业，如海洋探索、海底电缆铺设、海洋环境监测等领域具有重要意义，为UUV的自主导航和控制提供了先进的理论支持。未来的研究可以进一步优化算法性能，提升控制效率，以适应更复杂的水下环境和任务需求。