本研究探讨了欠驱动自主水下车辆(AUV)编队控制问题，提出了基于非线性模型预测控制的方法，以提高系统的稳定性和协调性。
在现代海洋探索与监测任务中,自主水下车辆（AUVs）的编队控制技术占据着重要地位。欠驱动AUV是指其执行器数量少于动力学系统自由度的水下机器人，由于成本低、操作灵活而受到广泛关注。然而，由于非线性动力特性和复杂环境干扰的影响，设计有效的控制策略极具挑战性。
模型预测控制（MPC）是一种先进的方法，它基于动态模型对未来行为进行预测，并通过优化算法寻找最佳控制序列。其优势在于能够处理复杂的约束问题和考虑系统的长期性能，因此是解决欠驱动AUV编队控制的理想选择。
在Matlab环境中实现MPC需要建立AUV的动力学模型，包括浮力、推力、水阻力及重力等因素与速度、位置和姿态的关系，并考虑到这些因素之间的非线性相互作用。关键步骤如下：
1. **建模**：构建欠驱动AUV的动态模型，涵盖状态变量（如速度、位置、姿态）以及控制输入变量（如推力、舵角）间的非线性关系。
2. **预测模型**：基于当前的状态和控制输入，预测短期未来的时间点上系统的状态轨迹。
3. **优化问题**：定义一个合适的优化目标，并加入各种约束条件。例如最小化能量消耗或最大化编队稳定性等。
4. **在线计算与反馈机制**：在每个时间步中求解优化问题以获取最优控制序列，仅应用第一项控制输入后更新状态并重复该过程；MPC的实时特性体现在每次根据最新的系统状态来调整新的控制输入上，有助于应对不确定性及外界干扰的影响。
5. **编队策略设计**：制定合理的规则确保AUVs在预定路径中保持预设几何形状或间距，并避免碰撞。
通过这样的框架可以有效地解决欠驱动AUV编队中的复杂控制问题，实现精确的轨迹跟踪和稳定的飞行。Matlab提供的Simulink与Control System Toolbox工具箱支持模型预测控制的应用开发、模拟及控制器设计工作。
《欠驱动AUV编队非线性模型预测控制》涉及领域包括非线性控制系统理论、MPC技术、AUV动力学建模以及编队策略，为实际任务提供了坚实的理论基础和技术支撑。
5星
