mpc路径跟踪速度不稳定

您想问的是mpc路径跟踪速度不稳定怎么解决吗？优化预测模型、调整控制策略、参数调整、限制cost增长、模型验证。

1、优化预测模型：确保您的预测模型能够准确地预测系统的未来行为。这需要对模型进行适当的调整或改进。

2、调整控制策略：考虑使用不同的控制策略，例如增加前轮侧偏角约束，以改善路径跟踪的性能。

3、参数调整：MPC的参数选择对其性能有很大的影响。您可以尝试调整不同的参数，如滚动优化窗口大小、权重因子等，以找到最佳的参数组合。

4、限制cost增长：在滚动优化中，每次新增的cost应该是不断减小的，而不会越来越大，否则导致系统发散。

5、模型验证：定期验证您的MPC模型和控制器是否仍然满足要求，特别是在面对不同的工况和环境时。

相比直线路径跟踪控制，曲线路径跟踪控制往往由于操纵性约束和外界干扰，导致水面无人艇难以精确、稳定跟踪期望路径。本文通过引入Serret-Frenet坐标系，采用带有前视距离的视线导航法，然后设计出目标点的路径参数跟踪率，将对曲线路径跟踪转化为对一系列目标点的跟踪，最后再根据前视距离以及横向误差计算出期望艏向角，以此推导出SFLOS引导算法的具体表达式并进行仿真实验。实验结果表明，基于Serret-Frenet下的视线制导法与传统方法相比，尤其是在曲线路径跟踪上，在控制误差、稳定性和抗干扰性等方面性能均有提升，能快速收敛到目标轨迹。

在视线法中，在目标轨迹上定义一个虚拟的节点，并控制USV跟随该节点，从而使得 USV 位于目标轨迹上。视线法简单易用，但抗干扰性差。近年来，学者们提出了多种改进方法，以解决实际运用中遇到的难题。其中，柳晨光等[1]提出了考虑水流干扰条件下的自适应视距制导算法，通过在室外水池环境下的模型船路径跟踪控制试验平台，验证了其具有更高的路径跟踪控制精度和可靠性。陈霄等[2]出了一种基于改进视线导引算法，与传统的视线导引算法相比，改进的导引算法通过引入自适应观测器能够实现对漂角的实时估计和补偿，同时时变前视距离的设计使得无人艇的操纵更加灵活。Lei W等[3]提出了一种改进的无人机路径跟踪积分光瞄准制导律，其最大的特点是相比较传统制导律，该积分制导律可以适应不同航速。董早鹏等[4]提出了一种非对称模型下的改进视线法导向路径跟踪控制方法，不仅能够实现直线路径跟踪导向，还能实现一般曲线路径跟踪的视线导向，同时该方法在收敛速度和系统稳定性方面体现了一定的优越性，具有全局渐进稳定性。瞿洋等[5]提出了一种 ILOS 引导律的改进方式，消除了缓变环境载荷对船舶位置所产生的横向偏离。Wang H等[6]提出了基于相对速度模型设计新型的ILOS制导律，并证明了控制器的稳定性。