【无人机】基于MPC的带飞行约束的无人机附Matlab代码

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🔥内容介绍

一、研究背景与问题提出

（一）无人机飞行控制的核心需求与约束挑战

无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）凭借灵活性高、部署便捷等优势，已广泛应用于航拍测绘、电力巡检、物流配送、应急救援等领域。其飞行控制的核心目标是在复杂环境下实现姿态稳定、轨迹跟踪与任务执行的精准性，而这一目标的达成受限于多重严苛的飞行约束，主要包括：

物理约束：无人机自身硬件性能上限，如电机最大推力（限制爬升速度与负载能力）、角速度饱和（避免姿态失控）、电池续航（约束飞行时间与航程）；

运动约束：动力学特性决定的约束，如最小转弯半径（多旋翼无人机航向角变化率限制）、速度边界（避免失速或气动不稳定）；

环境约束：外部环境带来的限制，如禁飞区边界（地理围栏）、障碍物规避（动态 / 静态障碍物）、风速干扰（影响飞行稳定性）；

任务约束：特定任务的执行要求，如轨迹跟踪精度（航拍、测绘场景需亚米级误差）、姿态平稳性（物资配送避免货物晃动）。

这些约束相互耦合，使得传统控制算法（如 PID、LQR）面临严峻挑战：PID 控制依赖参数整定，难以自适应多约束场景的动态变化；LQR 控制虽能考虑线性约束，但对非线性特性与复杂约束的处理能力有限，易导致控制饱和或约束违反，影响飞行安全与任务精度。

（二）MPC 算法的适配性与核心优势

模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）作为一种基于滚动优化的先进控制策略，其核心思想是利用系统模型预测未来有限时域内的输出，通过在线求解带约束的优化问题得到最优控制序列，并仅执行当前时刻的控制量。MPC 在无人机带约束控制中的独特优势的在于：

显式处理约束：可将物理、运动、环境、任务等约束直接融入优化目标函数，从根源上避免控制量超出安全边界；

滚动优化特性：每采样周期更新系统状态与环境信息，重新求解优化问题，适配无人机非线性、时变特性及动态约束场景；

多目标优化能力：可同时优化轨迹跟踪精度、控制能耗、姿态平稳性等多个目标，实现约束条件下的全局最优；

预测性避障：结合环境感知信息，提前预测障碍物与飞行轨迹的冲突，通过优化算法调整路径，提升飞行安全性。

基于此，本文提出一种基于 MPC 的带飞行约束无人机控制方案，通过动力学建模、约束量化、MPC 控制器设计与滚动优化实现，解决多约束下的精准控制问题。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [xobs,yobs, obj_coord,radius] = obstacle

radius = [7;1]; % [object radius; agent radius]

obj_coord = [30.1;30]; % position of the obstacle

theta = 0 : 0.01 : 2*pi;

radius_o = radius(1,1);

xobs = radius_o * cos(theta) + obj_coord(1,1);

yobs = radius_o * sin(theta) + obj_coord(2,1);

end

🔗 参考文献

[1]贺光,黄华平,王祥科,等.基于模型校正MPC和PID混合控制的倾转旋翼无人机过渡模态飞行控制方法[J].机器人, 2025, 47(3):394.DOI:10.13973/j.cnki.robot.250001.

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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🌟 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

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🌟 路径规划方面

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