✅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。

🍎 往期回顾关注个人主页：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、研究背景与意义

无人水面艇（Unmanned Surface Vehicle, USV）作为海洋工程领域的核心装备，凭借无人员伤亡风险、作业范围广、续航能力强等优势，已广泛应用于海洋环境监测、水上安防巡逻、港口物流运输、应急搜救及军事侦察等多元场景。其自主控制性能直接决定任务执行的精度、效率与安全性，是衡量USV智能化水平的核心指标。

与无人机、地面机器人相比，USV的运行环境具有强扰动、高耦合、动态多变等显著特征：海洋环境中水流、波浪、风力等动力因素持续干扰艇体运动，导致侧向漂移、姿态震荡等问题；船体自身动力学特性呈现强非线性，航向与航速、横摇与纵摇之间存在复杂耦合关系，且水动力参数随航速、吃水深度等状态动态变化，模型不确定性显著；同时，港口、内河等复杂水域存在大量静态障碍物（岛屿、桥墩）与动态目标（商船、渔船），对USV的实时避障与多目标协同控制提出严苛要求。

传统控制方法（如PID控制、线性二次型调节器）难以有效处理多约束耦合、模型不确定性及动态环境扰动等问题，在复杂场景下易出现跟踪精度不足、避障响应滞后等缺陷。模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）作为一种基于动态模型的闭环优化控制策略，通过“预测-优化-反馈”的核心机制，具备多约束显式处理、动态轨迹优化及强鲁棒性等独特优势，能够精准匹配USV自主控制的技术需求，为解决复杂海洋环境下的USV稳定航行、精准跟踪与安全避障难题提供了高效解决方案。开展基于MPC的USV自主控制研究，对推动USV从“半自主辅助作业”向“全自主智能运行”升级，拓展其在海洋工程、安防保障等领域的应用边界具有重要理论价值与工程意义。

二、USV自主控制的核心挑战与MPC适配性分析

2.1 USV自主控制的核心技术挑战

2.1.1 环境扰动与动力学特性的强耦合

海洋环境的多因素扰动对USV运动影响显著：水流（流速0.5-2m/s）在USV低速行驶（≤3m/s）时，可导致侧向漂移量达航速的30%-50%；3级海况下（浪高0.5-1.25m），船体横摇、纵摇运动会使GPS定位误差从1m增至3m，传感器测量噪声显著增大；5级风力产生的侧向推力矩还会直接破坏航向稳定性。同时，USV的水动力特性（阻力、侧向力、力矩）随航速非线性变化，如航速从5m/s增至10m/s时，阻力近似与航速平方成正比，且附加质量、阻尼系数等关键参数难以通过机理建模精确获取，受水温、盐度等环境因素影响，模型误差可能超过20%，进一步加剧了控制难度。

2.1.2 多目标与多约束的协同优化难题

USV自主控制需在满足多重约束的前提下，平衡多维度任务目标：物理约束方面，推进系统螺旋桨转速通常≤3000r/min，舵机转角限制在±30°，吃水深度需规避浅滩搁浅风险；安全约束要求与静态障碍物保持≥2倍艇长的距离，与动态目标的碰撞避免时间≥30s；任务目标则需兼顾路径跟踪精度（侧向偏差≤1m）、航速调节（按预定时间抵达目标点）与能耗优化（燃油或电力消耗最小化）。传统控制方法采用分立式控制逻辑，难以处理目标间的耦合关系，易出现“顾此失彼”的问题，如避障转向时过度调整航向导致轨迹跟踪精度下降。

2.1.3 动态场景的实时响应与鲁棒性需求

港口、内河等复杂水域中，动态障碍物的运动状态可能突发突变（如商船突然转向、渔船横穿航线），要求USV在5-10秒内完成避障决策与控制调整；任务切换（如从巡航模式转为定点监测）时，需快速优化控制策略，避免航速骤变、航向急转引发的艇体震荡。同时，模型简化、传感器噪声及环境扰动的不确定性，要求控制系统具备强鲁棒性，能够在参数失配、扰动突变场景下维持稳定控制性能。

2.2 MPC与USV自主控制的适配性优势

2.2.1 动态预测能力适配环境扰动

MPC基于USV动力学模型（融合水动力、推进力等特性），结合当前状态与控制输入，可预测未来多个时刻的艇体位置、速度、航向等状态，提前预判环境扰动的影响。例如，通过预测模型能精准估算特定水流条件下USV3秒后的运动轨迹，为规避侧向漂移、姿态震荡提供前瞻性决策依据，相比传统反馈控制更具抗干扰主动性。

2.2.2 显式约束处理适配多目标需求

MPC可将USV的物理约束、安全约束与任务约束直接纳入优化框架，通过目标函数权重分配实现多目标协同优化。例如，在优化求解时直接限定舵角、螺旋桨转速的取值范围，规避执行器过载；将障碍物安全距离转化为位置约束条件，确保控制指令满足安全需求，无需额外设计约束补偿机制，解决了传统控制方法约束处理繁琐的难题。

2.2.3 滚动优化机制适配实时性要求

MPC采用“滚动时域优化”策略，每个控制周期仅基于当前最新状态（经传感器融合与滤波处理后）进行局部预测与优化，仅执行优化结果的第一个控制量，下一周期重复该过程。这种机制使USV能实时响应环境变化与模型偏差，如突遇强水流时，可在1秒内重新规划轨迹并调整控制量，有效平衡实时性与控制精度。

三、基于MPC的USV自主控制策略设计

基于MPC的USV自主控制体系构建闭环架构，涵盖“环境感知-状态估计-轨迹优化-控制执行”四大核心模块，实现复杂场景下的精准控制与安全运行。

3.1 环境感知与状态估计

环境感知与状态估计是MPC控制的基础，需通过多源传感器融合与滤波处理，获取精准的艇体状态与周围环境信息。传感器融合方面，整合GPS（定位经纬度）、IMU（测量姿态角与角速度）、雷达（探测障碍物距离与方位）、视觉传感器（识别静态目标）等数据，实现环境信息的全面采集；状态估计滤波采用扩展卡尔曼滤波（EKF）或无迹卡尔曼滤波（UKF），对传感器噪声与模型不确定性进行抑制，如通过EKF将非线性USV动力学模型线性化，递归估计艇体真实位置、速度、航向等状态变量及其协方差，为MPC预测模型提供可靠输入。

3.2 USV动力学模型构建

模型精度直接决定MPC控制效果，需结合USV运动特性构建适配的动力学模型。针对三自由度（纵荡、横荡、艏摇）USV，考虑水动力、推进力、环境扰动等因素，建立非线性动力学方程，描述艇体状态与控制输入（螺旋桨推力、舵机力矩）之间的映射关系。针对模型参数不确定性问题，可引入参数辨识机制，通过递归最小二乘算法在线估计附加质量、阻尼系数等关键参数，实时修正模型，降低预测偏差。

3.3 MPC控制器核心设计

3.3.1 目标函数构建

目标函数需兼顾多任务需求，采用加权求和形式设计，核心项包括：轨迹跟踪误差项（最小化实际位置与预设路径的侧向偏差、航向偏差）、控制平滑项（抑制舵角、推力的突变，减少艇体震荡）、能耗优化项（基于推进功率与航速的三次方关系，最小化能源消耗）。针对避障场景，可引入障碍物惩罚项，当USV与目标距离小于安全阈值时，通过增大惩罚权重迫使轨迹偏离危险区域；同时，结合《国际海上避碰规则》（COLREGS），通过调整代价函数权重实现对遇、交叉相遇等场景的合规避障。

3.3.2 约束条件设定

约束条件分为硬约束与软约束：硬约束包括执行器限制（舵角±30°、螺旋桨转速≤3000r/min、最大转向角速度≤10°/s）、运动学限制（横倾角≤15°，防止侧翻）、安全约束（禁航区不可进入、障碍物安全距离）；软约束针对轨迹跟踪精度等非核心指标，允许存在微小偏差，通过惩罚项纳入目标函数，提升控制体系的容错性。

3.3.3 优化求解算法

针对USV动力学模型的非线性特性，可采用非线性MPC（NMPC）提升控制精度，但需解决计算复杂度过高的问题。实际应用中可采用分段线性化技术，将USV运动范围划分为多个线性区域，每个区域采用线性MPC近似控制，降低计算量；或基于深度学习构建代理模型，离线训练神经网络拟合NMPC优化结果，在线查询输出控制量，将计算时间从秒级降至毫秒级，满足实时控制需求。优化问题可通过开源软件CasADi、Gurobi等高效求解，确保控制指令快速生成。

3.4 控制执行与反馈校正

MPC优化生成的控制指令（推力、舵角）传递至USV执行器（推进电机、舵机），驱动艇体运动；同时，通过传感器实时采集艇体状态与环境信息，反馈至状态估计模块，修正模型预测偏差，实现闭环控制。针对任务切换场景（如巡航→定点监测），设计平滑过渡策略，通过动态调整预测时域与目标函数权重，避免控制量突变导致的艇体不稳定。

四、关键技术挑战与未来发展方向

4.1 核心技术挑战

尽管MPC在USV自主控制中展现出显著优势，但实际工程应用仍面临多重瓶颈：一是非线性与实时性的矛盾，NMPC虽能精准描述艇体特性，但计算量随预测时域指数增长，普通嵌入式平台难以满足高动态场景的实时需求；二是模型不确定性的影响，水动力参数时变、环境扰动突变易导致预测模型失配，降低控制鲁棒性；三是多USV协同控制难题，编队航行、联合搜救场景中，艇间耦合约束复杂，单艇MPC难以实现全局最优；四是能源效率与控制性能的平衡，续航能力限制下，如何在保证任务精度的同时最小化能耗仍是关键问题。

4.2 未来发展方向

4.2.1 轻量化MPC算法研发

融合硬件加速与算法优化，提升MPC实时性。一方面，基于FPGA、GPU构建专用计算平台，并行处理优化求解任务；另一方面，发展稀疏优化、预测时域自适应调整技术，在保证控制精度的前提下降低计算复杂度，适配嵌入式系统部署。

4.2.2 鲁棒与自适应MPC技术升级

针对模型不确定性，开发自适应鲁棒MPC算法：通过在线参数辨识实时更新动力学模型，结合鲁棒优化框架，考虑参数不确定性范围（如阻力系数±20%），引入最坏情况约束，确保控制效果稳定。同时，融合强化学习技术，让USV自主学习不同环境下的控制策略，提升对未知扰动的自适应能力。

4.2.3 多USV协同MPC框架构建

针对编队任务需求，发展分布式MPC策略，每艘USV通过通信共享局部状态信息，在目标函数中加入队形保持项（如与邻艇距离偏差），独立优化自身轨迹，降低通信负担与计算量；对于小规模编队，可采用集中式MPC，以整个编队为控制对象，实现全局轨迹最优。同时，引入博弈论思想，解决艇间任务分配与冲突协调问题。

4.2.4 多目标优化与能源效率提升

将能耗模型与任务需求深度融合，构建多目标优化框架，动态调整目标函数权重。结合太阳能、氢能等新能源技术，预测能源补给能力，实时优化航速与轨迹，在满足任务时间要求的前提下最大化续航里程。此外，通过流体力学仿真优化艇体设计，配合MPC控制策略，进一步降低能耗。

4.2.5 跨域协同与智能化升级

推动USV与水下无人潜航器（AUV）、无人机（UAV）的跨域协同控制，构建“空-水-潜”一体化监测网络，基于MPC实现多平台轨迹协同与任务互补。融合机器视觉、语义分割技术，提升USV对复杂环境的认知能力，实现动态障碍物意图识别与自主决策，推动USV向全自主智能系统升级。

五、结论

模型预测控制凭借多约束显式处理、动态轨迹优化、强鲁棒性等核心优势，有效解决了复杂海洋环境下USV自主控制面临的环境扰动、非线性耦合、多目标协同等关键难题，在路径跟踪、动态避障、航速调节等场景中展现出优于传统控制方法的性能。基于MPC的USV自主控制体系，通过“环境感知-状态估计-轨迹优化-控制执行”的闭环设计，能够实现复杂水域下的稳定、精准、安全运行，为USV的工程化应用提供了可靠技术支撑。

尽管目前仍面临非线性计算复杂度、模型不确定性、多艇协同等技术挑战，但随着轻量化算法、自适应技术、多智能体协同等领域的持续突破，MPC将不断完善并拓展应用边界。未来，融合能源优化、跨域协同与智能感知的MPC控制框架，将推动USV从单一任务执行向多场景全自主运行演进，成为海洋环境监测、水上安防保障、港口智能物流等领域的核心支撑技术，为海洋工程智能化发展注入新动力。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 陈昱衡,张海成,邹伟生,等.基于学习型模型预测控制的无人船路径跟踪控制[J].中国造船, 2025(1).

[2] 冯鑫,于双和.基于滑模预测控制的水面无人船轨迹跟踪研究[J].电光与控制, 2023, 30(9):92-98.

[3] 李荣泽.基于模型预测控制的无人艇轨迹跟踪控制技术研究[D].上海海洋大学,2022.

📣 部分代码

🎈 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

👇