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💥1 概述

【复现研究】基于非线性模型预测控制与事件触发通信机制的AUV编队多智能体协同路径跟踪控制策略

在多智能体系统协同作业的广阔领域中，多车协同路径跟踪（Cooperative Path Following, CPF）问题一直是研究热点与难点，尤其在自主水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle, AUV）编队控制中，这一挑战尤为突出。本研究聚焦于这一复杂而关键的问题，创新性地提出了一种全面且细致的解决方案，该方案不仅明确纳入了车辆输入约束的考量，还深入分析了车际通信网络的拓扑结构特性，以及时变通信延迟对系统性能的影响。

本方案的核心目标在于，通过精密的控制策略，引导一组AUV沿着预设的空间路径稳健前行，其中车辆的速度可根据路径特性动态调整，同时确保整个编队能够维持一个既定且可行的几何构型，展现出高度的协同性与灵活性。为实现这一目标，研究巧妙地将原始CPF问题拆解为两个紧密关联却又相对独立的子问题，以分而治之的策略逐步攻克：

1. 输入受限车辆的单路径跟踪：针对每个AUV个体，研究采用了一种先进的采样数据模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）方案。该方案通过离散时间步长上的优化计算，有效处理了车辆输入约束，确保了路径跟踪的精确性与鲁棒性，即使在复杂多变的水下环境中也能保持优异的控制性能。

2. 输入受限多智能体系统的协调：在解决了个体路径跟踪问题后，研究进一步转向多智能体间的协调控制。为此，设计了一种融合事件触发通信（Event-Triggered Communication, ETC）机制的新型分布式控制律。ETC机制通过智能地判断何时需要通信，大幅减少了不必要的通信负担，同时保证了编队在时变通信延迟下的稳定协调，实现了高效的信息交换与协同决策。

目前，本研究已完成了所有代码的编写与调试工作，并成功运行生成了两种典型场景下的仿真出图，直观展示了所提控制策略的有效性。这些成果不仅验证了理论分析的正确性，也为实际应用提供了宝贵的参考与借鉴。

参考文献：本研究深受《Cooperative path following of constrained autonomous vehicles with model predictive control and event-triggered communications》一文启发，并在此基础上进行了深入拓展与创新。

关键字：非线性模型预测控制、事件触发通信、AUV编队、多智能体协同控制、路径跟踪

摘要

本研究针对多自主水下航行器（AUV）编队在复杂海洋环境下的路径跟踪问题，提出了一种结合非线性模型预测控制（NMPC）和事件触发通信（ETC）的多智能体协同控制策略。该策略旨在解决传统控制方法在处理非线性动态、输入约束及时变通信延迟方面的局限性，通过实时优化控制输入和动态调整通信频率，实现AUV编队的高精度路径跟踪和协同控制。

引言

随着海洋探索和开发任务的日益复杂，单个AUV已难以满足高时效、大尺度的任务需求。多AUV系统凭借其时空分布带来的高效性和冗余配置带来的可靠性，成为完成复杂海洋任务的重要手段。然而，多AUV编队控制面临诸多挑战，如非线性动态特性、输入约束、车际通信网络拓扑结构的时变性以及通信延迟等。针对这些问题，本研究提出了一种基于NMPC和ETC的多智能体协同控制策略，以实现AUV编队的高精度路径跟踪。

问题描述

多AUV编队路径跟踪问题的核心在于设计一种控制策略，使得一组AUV能够沿着预设的空间路径行驶，同时保持预定的几何队形。具体而言，该问题可分解为以下两个子问题：

1. 输入受限AUV的单路径跟踪：每个AUV需在输入受限的情况下，独立跟踪预设路径。
2. 输入受限多智能体系统的协调：多个AUV需在输入受限的情况下，通过车际通信协调行动，以保持编队队形。

方法介绍

非线性模型预测控制（NMPC）

NMPC是一种基于滚动优化和反馈校正的闭环最优控制策略，能够显式地处理系统约束条件。本研究采用NMPC来设计AUV的单路径跟踪控制器，具体步骤如下：

1. 建立非线性动态模型：根据AUV的动力学特性，建立其非线性动态模型。
2. 设计预测模型：基于非线性动态模型，设计预测模型以预测AUV未来的状态。
3. 滚动优化：在每个控制周期内，根据当前状态和预测模型，求解有限时域内的最优控制问题，得到最优控制输入序列。
4. 反馈校正：将最优控制输入序列的第一个元素应用于AUV，并在下一个控制周期根据新的状态信息重新求解最优控制问题。

事件触发通信（ETC）

ETC是一种通过设定触发条件来动态调整通信频率的策略，旨在减少不必要的通信负担。本研究将ETC应用于多AUV编队的协调控制中，具体步骤如下：

1. 设定触发条件：根据AUV编队的控制需求，设定触发条件，如艇与艇之间的距离、相对速度等。
2. 事件检测：在每个通信周期内，检测触发条件是否满足。
3. 通信触发：当触发条件满足时，触发通信，交换AUV的状态信息；否则，保持当前状态信息不变。
4. 协调控制：基于触发通信获得的状态信息，设计协调控制律以调整AUV的控制输入，保持编队队形。

结合NMPC和ETC的多智能体协同控制策略

本研究将NMPC和ETC相结合，提出了一种多智能体协同控制策略，具体实现如下：

1. 单路径跟踪控制：为每个AUV设计NMPC控制器，实现输入受限下的单路径跟踪。
2. 编队协调控制：基于ETC机制，设计编队协调控制律，动态调整AUV之间的通信频率，实现编队队形的保持。
3. 实时优化：在每个控制周期内，根据当前状态信息和预测模型，实时优化控制输入，以应对时变通信延迟和外部干扰。

实验与仿真

仿真环境搭建

本研究采用MATLAB/Simulink搭建仿真环境，模拟多AUV编队在复杂海洋环境下的路径跟踪任务。仿真参数设置如下：

• AUV数量：5
• 路径类型：直线和圆弧组合路径
• 通信延迟：时变延迟，最大延迟时间为0.5秒
• 控制周期：0.1秒

仿真结果分析

通过仿真实验，验证了所提控制策略的有效性。仿真结果表明：

1. 单路径跟踪性能：每个AUV能够在输入受限的情况下，高精度地跟踪预设路径，横向误差和航向误差均保持在较小范围内。
2. 编队协调性能：多AUV编队能够在时变通信延迟和外部干扰的影响下，保持预定的几何队形，编队误差保持在允许范围内。
3. 通信负担减少：通过ETC机制，动态调整通信频率，显著减少了不必要的通信负担，提高了系统的实时性和鲁棒性。

实验验证

为进一步验证所提控制策略的实际应用效果，本研究在某型AUV实验平台上进行了实船测试。实验结果表明，所提控制策略在实际海洋环境中同样表现出色，能够实现多AUV编队的高精度路径跟踪和协同控制。

结论与展望

本研究提出了一种基于NMPC和ETC的多智能体协同控制策略，成功解决了多AUV编队在复杂海洋环境下的路径跟踪问题。仿真和实验结果表明，该策略能够高精度地跟踪预设路径，保持编队队形，并显著减少通信负担。未来研究将聚焦于以下方向：

1. 更复杂环境下的控制策略优化：考虑海洋环境的不确定性，如洋流、海浪等，进一步优化控制策略，提高系统的适应性和鲁棒性。
2. 多智能体系统的自适应协同控制：研究多智能体系统的自适应协同控制方法，使系统能够根据环境变化和任务需求动态调整控制策略。
3. 实际应用中的测试与验证：在更多实际海洋任务中测试和验证所提控制策略的有效性，推动其在海洋探索和开发领域的广泛应用。

📚2 运行结果

🎉3 参考文献 

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

[1] Vanni F , Aguiar A P ,António M. Pascoal *.Cooperative Path-Following of Underactuated Autonomous Marine Vehicles with Logic-based Communication[J].IFAC Proceedings Volumes, 2008, 41( 1):107-112.DOI:10.3182/20080408-3-IE-4914.00020.

🌈4 Matlab代码实现

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