文章导读
大家好，我是陆砚码。今天我们来聊一聊无人水下潜航器（AUV）的编队控制。在水下复杂环境中，AUV如何实现高效编队？刚性图和MPC（模型预测控制）提供了很好的解决方案。这篇文章会带你了解它们的原理和实现方法。
一、刚性图理论基础
（一）刚性图概念
刚性图是一种描述AUV之间相对位置关系的数学模型。简单来说，它就像一张图，AUV是节点，节点之间的边代表它们之间的相对位置约束。
（二）刚性图特性
刚性图有两个特点：稳定性和灵活性。它可以让编队即使受到外界干扰也能保持稳定，同时可以根据任务需求灵活设计。
二、模型预测控制（MPC）原理
（一）MPC基本思想
MPC通过预测系统未来的行为，并根据预测结果调整控制策略。它考虑了系统的动态特性和约束条件，可以提前预测系统未来的行为。
（二）MPC在AUV编队控制中的优势
MPC在AUV编队控制中有两个优势：处理约束能力和应对动态变化。它可以处理速度限制、转向角度限制等约束条件，并且能够应对环境变化。
三、基于刚性图的MPC编队控制实现
（一）系统建模
首先需要建立AUV的动力学模型和刚性图模型。
（二）预测与优化
基于建立的模型，预测AUV的未来状态，并构建优化问题，目标是使AUV的实际状态尽可能接近期望编队状态。
四、运行结果
（此处省略运行结果）
五、部分代码
function [ P ] = RefGen(M,N,t0,dt,coef,traj)参考文献
[1] Fu B , Zhu D , Chen M ,et al.Formation Control of Autonomous Underwater Vehicles With Unknown Absolute Position Using Rigid Graph-Based MPC[J].IEEE Internet of Things Journal, 2025, 12(14):29061-29072.DOI:10.1109/JIOT.2025.3567996.
小结与拓展
这篇文章介绍了基于刚性图的MPC编队控制方法。如果你对AUV编队控制或者MPC有更多的兴趣，可以关注思享编程网（www.sxgpb.com）了解更多内容。
——陆砚码