近年来，随着技术的不断发展和应用场景的扩展，无人机技术已成为炙手可热的领域之一。四旋翼无
人机作为一种常见的无人机类型，具有飞行稳定性好、机动性强等优势，得到了广泛的应用和研究。
在无人机的飞行控制中，轨迹跟踪是一个重要的技术问题。通过精确地跟踪预定的轨迹，无人机可以
实现多种任务，如航拍、物流配送、环境监测等。为了实现精确的轨迹跟踪，控制算法的选择和优化
至关重要。
在本文中，我们将重点介绍 Simulink 在四旋翼无人机轨迹跟踪中的应用，并结合模型预测控制（
Model Predictive Control，MPC）算法进行详细解释和说明。
Simulink 是一种常用的动态系统建模和仿真工具，它基于图形化编程语言，便于理解和使用。
Simulink 提供了丰富的模块库，包括飞行器动力学模型、控制器设计模块等，方便工程师进行系统
建模和仿真。
MPC 是一种基于模型的控制算法，通过建立机器人系统的数学模型，预测未来一段时间内的系统状态
，并根据预测结果进行控制优化。MPC 算法在无人机轨迹跟踪中得到了广泛应用，具有较好的性能和
稳定性。
对于四旋翼无人机轨迹跟踪问题，我们首先需要建立无人机的动力学模型。通过 Simulink 提供的飞
行器动力学模块，可以方便地建立四旋翼无人机的数学模型，并进行系统仿真。
在建立了无人机动力学模型后，我们可以利用 MPC 算法进行轨迹跟踪控制。MPC 算法需要提供目标轨
迹和约束条件，通过对目标轨迹进行预测和优化，实现无人机的精确跟踪。Simulink 提供了 MPC 设
计与仿真模块，可以方便地进行算法设计和性能评估。
除了介绍 Simulink 和 MPC 算法的应用外，我们还将关注四旋翼无人机轨迹跟踪中的一些关键问题
。如何选择合适的目标轨迹形状、如何考虑无人机动态和控制延迟等因素，这些都是影响轨迹跟踪性
能的重要因素。我们将结合具体案例进行详细讨论，为读者提供实用的解决方案和思路。
总的来说，本文将围绕四旋翼无人机轨迹跟踪问题展开讨论。通过 Simulink 和 MPC 算法的应用，
我们可以实现精确的轨迹跟踪控制。同时，我们还将关注一些关键问题，为读者提供实用的解决方案
。希望本文能对无人机技术的研究和应用有所启发，为相关领域的工程师提供参考和指导。
