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🔥 内容介绍
本文介绍了使用模型预测控制 (MPC) 实现无人机轨迹跟踪的方法。MPC 是一种先进的控制技术，通过预测未来状态并优化控制输入来实现对复杂系统的控制。本文详细介绍了 MPC 的原理、无人机模型和轨迹跟踪算法的实现。
引言
无人机在各种应用中发挥着越来越重要的作用，例如航拍、货物配送和搜索救援。对于无人机来说，自主导航和轨迹跟踪是至关重要的能力。MPC 是一种强大的控制技术，可以有效地实现无人机的轨迹跟踪。
模型预测控制 (MPC)
MPC 是一种基于模型的控制技术，它通过预测未来状态并优化控制输入来控制系统。MPC 的基本原理如下：
-
**模型预测：**使用系统模型预测未来一段时间内的系统状态，给定当前状态和控制输入。
-
**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：**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
为了设计 MPC 控制器，需要一个准确的无人机模型。该模型应该能够描述无人机的动力学和运动学特性。本文使用了一个六自由度 (6DOF) 无人机模型，它考虑了无人机的平移和旋转运动。
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
为了评估 MPC 轨迹跟踪算法的性能，在仿真环境中进行了仿真。仿真结果表明，MPC 控制器能够有效地跟踪期望轨迹，即使在存在干扰和参数不确定性的情况下。
结论
本文介绍了基于 MPC 的无人机轨迹跟踪方法。MPC 是一种强大的控制技术，它通过预测未来状态并优化控制输入来实现对复杂系统的控制。仿真结果表明，MPC 轨迹跟踪算法能够有效地跟踪期望轨迹，即使在存在干扰和参数不确定性的情况下。MPC 是一种有前途的方法，可以用于各种无人机应用。
📣 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.
[2] 刘斐.基于模型预测控制的无人机轨迹跟踪方法研究[D].湖北工业大学[2024-03-27].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.815495.
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
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\预测和分类文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-860636.html
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、回归预测和分类文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-860636.html
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
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
2.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
3 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
4 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
5 无线传感器定位及布局方面
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
6 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
7 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
8 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
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
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