复杂海洋环境下无人艇编队轨迹规划与跟踪控制的创新框架研究

本文提出了一种集成编队预测轨迹方法(FPTA)和模型预测控制(MPC)的无人艇(USV)编队控制框架，通过航向角优化实现固定结构与领航-跟随编队的平滑轨迹规划，并采用MPC算法解决动态约束下的高精度跟踪问题。研究创新性地提出超前/滞后跟踪策略解决编队重构难题，为复杂水域多USV协同作业提供了51.22%航向变化优化的解决方案。

　　

Highlight亮点
本研究突破性地将编队预测轨迹方法(FPTA)与模型预测控制(MPC)相结合，为无人艇(USV)编队打造了"规划-跟踪-重构"的全链条解决方案。就像给海洋机器人装上了智能导航大脑，FPTA算法使编队航向变化减少51.22%，而MPC控制器能在0.0065秒内完成高精度轨迹跟踪——这比眨眼的速度还要快10倍！

Problem formulation问题阐述
我们为N艘欠驱动USV（如N=3）建立了非线性动力学模型，将其协同导航转化为带动态约束的多目标优化问题。就像在布满障碍物的迷宫中指挥多艘智能潜艇，系统需要在网格环境M中避开静态障碍物O?M，从初始状态{η_i(0),v_i(0)}_i=1^N出发完成编队航行。

Trajectory planning轨迹规划
本节介绍的FPTA算法就像USV编队的"智能路径设计师"，不仅能规划单艇轨迹，更能扩展至编队协同规划。通过动态约束建模和环境感知，算法生成的轨迹既满足USV运动特性，又能保持编队结构的完整性。

MPC algorithm and Stanley guidance law for trajectory tracking轨迹跟踪的MPC算法与Stanley导引律
我们让模型预测优化(MPC)与几何反馈方法(Stanley)展开正面较量！MPC基于动态约束进行预测优化，而Stanley依靠误差补偿——就像自动驾驶领域的"模型派"与"经验派"之争。针对编队重构需求，设计的超前/滞后跟踪策略如同给USV安装了弹性连接器。

Results and discussion结果与讨论
基于CyberShip II平台的仿真实验证实，该框架能让USV编队在复杂海况下像迁徙的雁群般灵活应变。图2所示的网格地图测试中，系统展现出惊人的环境适应能力，即使存在控制不确定性也能维持编队完整性。

Conclusion and future work结论与展望
本文构建的FPTA-MPC框架为USV编队装上了"智能协同导航系统"。未来将探索更复杂的海洋场景应用，就像为水下机器人开发更高级的群体智能。这项技术有望在搜救、勘探等领域引发革命性突破！