【无人机控制】基于模型预测控制MPC无人机实现轨迹跟踪附Matlab代码
本文介绍了一种基于模型预测控制（MPC）的无人机轨迹跟踪方法。MPC通过预测未来状态并优化控制输入来实现对复杂系统的精确控制。研究详细阐述了MPC的工作原理：使用系统模型进行预测、定义成本函数衡量偏差、优化控制输入序列以最小化成本，并实施第一个控制输入以实现目标。该方法应用于无人机模型和轨迹生成与跟踪算法中，在仿真环境中验证了其有效性，即使在存在干扰和参数不确定性的情况下也能有效追踪期望轨迹。结果显示MPC是一种高效可靠的控制技术，在无人机应用中具有广阔前景。
正文
🔥 内容介绍
本文详细阐述了基于模型预测控制 (MPC) 实现无人机轨迹跟踪的技术方案。该技术作为一种成熟的控制方法，在复杂系统中展现出显著效能。文章深入探讨了 MPC 的基本原理以及所涉及的核心算法设计与实现细节。
引言
无人机展现出日益关键的作用，在航拍、物流配送及搜救等领域发挥着不可替代的作用。从系统设计角度来看，自主导航与轨迹追踪能力的提升成为无人机系统设计的核心关注点。其中模型预测控制（MPC）作为一种先进的控制系统，在无人机动态跟踪任务中展现出显著的优势与潜力。
模型预测控制 (MPC)
MPC 主要采用基于模型的控速技术模式，在系统运行中通过预判未来状态以及优化调整控制输入量来实现对被控对象的有效管理与调节。该方法的基本操作流程包括动态预测、最优调控和持续反馈等环节。
**模型预测：**模型预测任务旨在通过建立系统的数学模型来分析其未来的运行趋势。在这一过程中,我们结合当前运行状况和外部控制信号来优化系统的动态行为。
**成本函数：**为构建有效的模型目标而制定一个成本函数。该成本函数用于评估预测结果与其预期目标之间的差异，并在此基础上优化模型性能以减少这种差异的出现。
**优化：**在给定的预测范围内，找到控制输入序列，以最小化成本函数。
**实施：**应用优化后的第一个控制输入到系统中。
无人机模型
基于 MPC 控制器的设计需求，本研究必须具备一个精确的无人机动态模型。具体而言,该模型必须能够详尽描述无人机的动力学与运动学特性.本研究采用了具有六个自由度 (6DOF) 的无人机动态模型,在此框架下详细阐述了其涵盖的动态特性和姿态行为.
轨迹跟踪算法
基于 MPC 的轨迹跟踪算法如下：
**轨迹生成：**根据任务要求生成期望的轨迹。
**状态估计：**使用传感器数据估计无人机的当前状态。
**模型预测：**使用无人机模型预测未来状态。
**成本函数：**定义一个成本函数，衡量预测状态与期望状态之间的偏差。
**优化：**找到控制输入序列，以最小化成本函数。
**实施：**应用优化后的第一个控制输入到无人机中。
仿真结果
在仿真环境中进行了仿真实验以评估 MPC 轨迹跟踪算法的性能。通过仿真实验结果表明 MPC 控制器能够在干扰和参数不确定性存在的条件下有效实现对期望轨迹的跟踪
结论
本文探讨了基于 MPC 的无人机轨迹跟踪方案。作为一种先进的控制系统技术,MPC 通过预判系统未来运行状态并优化关键参数来进行精确调节,从而有效应对复杂动态环境下的自动导航需求。经过大量仿真实验,研究发现该算法在追踪理想轨迹时展现出卓越性能,即使在外界干扰及系统参数不确定性显著增强的情况下依然能维持稳定运行。作为一种具有广泛前景的技术,MPC 已被成功应用于多个无人机控制系统领域
📣 部分代码
function target_idx = calc_target_index(x,y, refPos_x,refPos_y)i = 1:length(refPos_x)-1;dist = sqrt((refPos_x(i)-x).^2 + (refPos_y(i)-y).^2);[~, target_idx] = min(dist);end⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 邹凯,蔡英凤,陈龙,等.基于增量线性模型预测控制的无人车轨迹跟踪方法[J].汽车技术, 2019(10):7.DOI:10.19620/j.cnki.1000-3703.20190893.
刘斐的研究工作聚焦于基于模型预测控制实现无人机轨迹跟踪技术的研究[D].湖北工业大学于2024年3月27日完成了该学位论文的提交与答辩流程.Doi: CNKI:CDMD: 2.1017.815495
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
🎁 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
👇 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制
1 各类智能优化算法改进及应用
该系统支持多种类型的能源存储技术配置方案设计与优化研究，并能够实现多种能源存储技术之间的协同优化与动态匹配。
基于混合整数线性规划模型构建的多目标优化方法可同时考虑系统成本最小化和环境效益最大化。
采用改进型遗传算法求解大规模混合整数非线性规划模型可显著提高计算效率并确保解的质量。
提出了一种新的双层车辆路径规划模型适用于多配送节点间协同配送场景。
建立了一类基于时间序列预测的智能预测模型用于未来负荷需求预测及资源分配优化。
针对大规模复杂系统优化设计提出了基于分解协调理论的新方法框架。
构建了基于神经网络的非线性函数逼近器用于复杂系统的建模与控制。
提出了一种新型多层分布式电源接入配电网重构方法以提升电网可靠性和经济性。
开发了一套基于云平台的大规模智能配电系统运行管理平台实现了系统的高效控制与管理。
针对城市交通拥堵问题提出了创新性的三阶段协同调控策略以提升城市交通运行效率。
开发了一种新型智能公交排班系统实现了资源利用的最大化和运行效率的提升。
构建了基于无人机辅助的新一代移动通信基站选址模型以实现覆盖范围的最大化和质量的最佳化。
提出了一种新型三维集装箱装箱算法提高了装载效率并降低了运输成本。
针对复杂地形条件下的仓储物流布局设计提出了创新性的空间布局优化方法以提高仓储效率和运营效益.
建立了一类新的组合atorial最优化模型成功解决了多个实际应用中的难题.
针对大规模复杂系统提出的新型混合整数规划模型可有效解决现实应用中的各种难题.
提出了一种新型三维装箱算法实现了资源利用的最大化和运行效率的提升.
开发了一套全新的智能仓储物流布局系统实现了高效的仓储管理和物流配送.
针对大规模复杂系统提出的新型组合atorial最优化模型可有效解决现实应用中的各种难题.
建立了一类新的组合atorial最优化模型成功解决了多个实际应用中的难题.
2 机器学习与深度学习领域方向
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
该研究系统性探讨了多种深度学习模型及其在时间序列数据上的应用：主要应用于时间序列预测、回归分析与分类任务的研究框架下，系统研究了基于长短记忆神经网络系列模型的性能评估方法
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
涵盖范围包括风能功率输出预测、太阳能发电效率预测、电池状态退化曲线建模、信号源定位与识别、城市交通流量实时监测与分析、电力负荷时间序列分析模型构建、股票价格走势趋势分析模型构建、空气环境质量数据实时评估模型构建、电池运行状态健康度量化评估模型构建、用电需求总量时空分布特性建模、水中光学性质遥感反演模型构建、非线性信号特征提取与识别模型构建、轨道交通系统运行状态精准预判模型构建以及电力设备健康状态监测与故障预警系统构建
2.图像处理方面
基于当前研究的多模态深度学习模型构建了一种新的三维结构预测框架
3 路径规划方面
旅行商优化问题（TSP）、物流配送路线优化（包括MVRP/Multi-Vehicle Route Planning, VRPTW/Vehicle Routing Problem with Time Windows等）、三维空间飞行轨迹优化（针对无人机的动态避障与导航技术）、多旋翼器协同作业策略研究、无人机编队控制方法探索、智能机器人运动学控制算法研究方向之一——即基于复杂环境中的自主导航技术研究；同时涉及基于栅格地图的空间分割算法及其在移动机器人中的应用研究；此外还包括多元运输协调调度理论及算法研究；针对电动运力网络的最优配置策略研究——即电动运力的网络化组织与管理方法；以及针对双层需求下的配送策略优化——即多层次客户需求下的资源分配与服务匹配机制设计；同时研究目标是实现油电混合动力系统的协同优化——即通过智能算法实现油电混合动力系统运行效率的最大化；此外还包括船舶航线智能安排——即基于智能算法的船舶航线选择与排程决策方法研究；最后针对全程智能化布局设计——即从产品设计到生产制造再到物流运输的全流程智能化管理方法探索；同时关注仓储区安全巡逻机制设计——即基于人工智能的安全巡逻路线生成与实时监控技术
4 无人机应用方面
该列表包含多种无人飞行器相关的技术要点和研究方向：包括基于不同无人飞行器平台的路径规划方案设计与实现；针对不同应用场景下的自动控制技术研究；针对多旋翼飞行器群组的编队管理和协调工作机制设计；针对多种无人飞行器之间的协同合作任务分配策略研究；针对复杂环境下的安全通信与轨迹实时优化方法探索以及基于智能体协作下地面车辆与飞行动力学系统的联合调度方案设计
5 无线传感器定位及布局方面
传感器网络部署方案、通信协议改进措施、路径规划方案、目标节点定位方案、基于Dv-Hop的节点定位方案、基于Leach协议的节点选择策略、无线传感器网络覆盖方案、组播路由策略以及基于RSSI的节点定位方案等多方面的系统性技术改进措施
6 信号处理方面
该系统支持多种多样的信息传递方式：包括信息识别、信息加密技术以及信息去噪方法等核心功能；具备完整的雷达信号分析与处理系统；支持数字水印编码与解码技术实现；能够采集并分析肌电和脑电信号数据；配备先进的配时优化策略以提高系统性能。