标题：基于非线性模型预测控制的无人船航迹控制与障碍物避碰
摘要：本文基于非线性模型预测控制（NMPC）算法，探讨了无人船、无人车等自动驾驶系统中的轨迹
跟踪和障碍物避碰问题。首先介绍了 NMPC 的原理和优势，然后详细阐述了使用 MATLAB 编写的
NMPC 算法在无人船航迹控制和避碰系统中的应用。通过复现相关文献的实验结果，验证了该算法的
有效性和可行性。
关键词：非线性模型预测控制（NMPC），无人船，轨迹跟踪，自动驾驶，路径规划，避碰系统，
MATLAB，PID，追踪直线，圆，回旋线，casdi3.6.3 仿真，自动避障，航迹规划，无人艇
1. 引言
随着无人船、无人车等自动驾驶技术的快速发展，如何实现精确的轨迹跟踪和避碰成为了重要的研究
方向。非线性模型预测控制（NMPC）作为一种先进的控制算法，在该领域中表现出了较高的应用潜力
。本文将重点介绍基于 NMPC 算法的无人船航迹控制和障碍物避碰技术。
2. NMPC 原理与优势
2.1. NMPC 原理
非线性模型预测控制（NMPC）是一种优化控制方法，它通过对系统进行离散化建模，并基于当前状态
预测未来一段时间内的状态和控制信号。其中，预测模型采用非线性动力学模型，通过求解最优化问
题得到最优控制方案，实现对系统的精确控制。
2.2. NMPC 的优势
与传统控制方法相比，NMPC 有以下优势：
（1）考虑了系统的非线性特性，能够更好地适应复杂系统的控制需求；
（2）具有较高的鲁棒性和稳定性，能够应对系统参数变化和外部扰动；
（3）通过对控制信号的优化，能够实现对系统运动的最优控制；
（4）能够根据实时测量数据进行在线调整，适应系统动态变化。
3. NMPC 在无人船航迹控制中的应用
3.1. 轨迹跟踪算法
本文基于 MATLAB 编写了 NMPC 算法，实现了无人船的轨迹跟踪。通过对船体动力学性质进行建模，
并通过预测当前状态与期望轨迹之间的偏差，计算出最优的控制信号。通过实验验证，该算法能够实
现高精度的轨迹跟踪效果。
3.2. 障碍物避碰算法
为了实现无人船在复杂环境中的安全航行，本文提出了基于 NMPC 的障碍物避碰算法。该算法通过对
障碍物的检测和识别，结合船体动力学模型，计算出避碰的最优轨迹和控制信号。通过实验验证，该
算法能够实时调整航行轨迹，避免与障碍物发生碰撞。
