✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 完整代码获取 定制创新 论文复现点击Matlab科研工作室个人信条格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍一、引言随着无人机UAV和无人船USV技术的飞速发展实现无人机在移动无人船上的敏捷自主降落具有重要的现实意义例如在海洋监测、应急救援等领域可显著提升作业效率与灵活性。然而这一过程面临诸多挑战如无人船的动态运动、复杂的海洋环境干扰等。模型预测控制MPC作为一种先进的控制策略因其能够在考虑系统动态模型和约束条件的基础上进行滚动优化为解决无人机在移动无人船上的自主降落问题提供了有效途径。二、无人机与无人船系统概述一无人机动力学模型无人机的运动可通过六自由度动力学模型描述涵盖沿三个坐标轴的平移运动和绕三个坐标轴的旋转运动。以常见的四旋翼无人机为例其动力学方程如下三、模型预测控制MPC原理一基本概念MPC 是一种基于模型的优化控制策略它通过建立系统的预测模型预测系统在未来一段时间内的输出。在每个采样时刻根据预测模型、系统当前状态以及设定的目标和约束条件求解一个有限时域的优化问题得到当前时刻的最优控制输入。然后只将该控制输入的第一个值应用于系统在下一个采样时刻重复上述过程基于新的系统状态重新求解优化问题实现滚动优化控制。二MPC 的优势考虑系统动态与约束MPC 能够充分利用系统的动态模型信息并且可以方便地处理各种约束条件如无人机的姿态角限制、无人船的速度限制等这使得它在处理复杂系统控制问题时具有很大优势。适应时变系统对于像无人机在移动无人船上降落这样的时变系统MPC 通过滚动优化机制能够实时根据系统当前状态调整控制策略以适应系统动态变化和外部干扰。四、基于 MPC 的无人机自主降落控制策略一预测模型建立结合无人机与无人船模型将无人机动力学模型和无人船运动模型相结合构建一个综合的预测模型以描述无人机相对于无人船的运动状态。考虑无人船的位置、速度和姿态对无人机降落的影响同时将无人机的控制输入如旋翼升力、扭矩等作为预测模型的输入变量。⛳️ 运行结果 参考文献[1]吴 青.基于MPC的无人船运动控制及可视化仿真系统实现[J].武汉理工大学学报交通科学与工程版, 2016, 40(2):6.DOI:10.3963/j.issn.2095-3844.2016.02.009. 部分代码N_states length(A);x0 zeros(n,1);% x0(1) ref(1,1);% x0(2) ref(1,2);% x0(3) ref(1,3);u0 zeros(m,1);xtilde0 [x0; u0];x zeros(n, numel(t));y zeros(p, numel(t));u zeros(m, numel(t));x(:,1) x0;y(:,1) C*x0;uprev u0;if use_soft_constraintsmosqp.setup(H/2H/2, [[x(1:N_states,i) uprev vec(ref(1:N, 1:N_states))]*F, L], G, -inf*ones(size(W)), WS*[x(:,i); uprev], settings);elsemosqp.setup(H/2H/2, [x(1:N_states,i) uprev vec(ref(1:N, 1:N_states))]*F, G, -inf*ones(size(W)), WS*[x(:,i); uprev], settings);endsimEnd inf;touchdownMoment 0;for i 1:(numel(t)-1)tic;% Reference signal over the current prediction windowrk_raw ref(i:iN-1, 1:N_states);rk preprocessReference(rk_raw, x(:,i), Ts);if ispc% or by qpOASES ...[qp_res,fval,exitflag,iter,lambda,auxOutput] qpOASES(H/2H/2, F*[x(:,i) uprev rk(:)], G, [], [], [], WS*[x(:,i); uprev]);elseif isunix% or by OSQPif use_soft_constraintsmosqp.update(q, [[x(1:N_states,i) uprev rk(:)]*F, L], u, WS*[x(:,i); uprev]);elsemosqp.update(q, [x(1:N_states,i) uprev rk(:)]*F, u, WS*[x(:,i); uprev]);endresults mosqp.solve();qp_res results.x;end% Extract the incement in uduk qp_res(1:m,1);u(:,i) uprev duk;% Simulate the system using model of the UAVx(:,i1) A*x(:,i) B*u(:,i);y(:,i1) C*x(:,i1);uprev u(:,i);if touchdownMoment 0 checkTouchdown(x(:,i1), rk_raw) truetouchdownMoment i1;endif touchdownMoment ~ 0 abs(touchdownMoment - i) 3/Ts % let simulation run for 3 sec after touchdownsimEnd i;breakendtime_c(i) toc;end 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团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维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|GCN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2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类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2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP