AUV自主导航：改进RRT*与MPC的路径规划与跟踪控制

1. 项目背景与核心价值

水下机器人（AUV）作为海洋探索和资源开发的重要工具，其自主导航能力直接决定了作业效能。在复杂海洋环境中，AUV需要同时解决两个关键问题：如何规划最优路径（Path Planning）以及如何精确跟踪规划路径（Tracking Control）。这正是本次复现的IEEE顶刊论文所解决的核心问题。

我选择复现这篇论文，主要基于三个实际考量：

1. 该研究提出了融合改进RRT*算法和MPC控制的完整解决方案，在仿真中表现出色
2. 论文提供的对比实验数据详实，便于验证复现效果
3. Matlab实现方案具有工程参考价值

2. 技术方案解析

2.1 整体架构设计

论文采用分层控制架构：

code复制感知层 → 路径规划层(RRT*) → 跟踪控制层(MPC) → 执行机构

这种架构的优势在于：

• 解耦了全局路径规划和局部轨迹跟踪
• 各层可独立优化升级
• 符合实际AUV的硬件控制逻辑

2.2 改进RRT*路径规划

传统RRT*算法在水下环境面临三个主要问题：

1. 狭窄通道通过率低
2. 收敛速度慢
3. 最终路径不够平滑

论文提出的改进包括：

• 引入自适应步长机制
• 添加海洋流场代价函数
• 后处理采用B样条平滑

关键参数设置示例：

matlab复制max_iter = 5000;   % 最大迭代次数
step_size = 0.5;   % 基础步长(m) 
goal_bias = 0.2;   % 目标偏向概率

2.3 MPC跟踪控制器设计

MPC模型包含三个核心要素：

1. 预测模型：
   采用AUV六自由度动力学方程离散化：

code复制x(k+1) = Ax(k) + Bu(k) + Cw(k)

其中w(k)代表海洋扰动

2. 代价函数：

math复制J = Σ(‖x-x_ref‖²_Q + ‖u‖²_R) + ρε²

包含状态误差、控制量和松弛变量

3. 约束条件：

• 舵角限制：-30° ≤ δ ≤ 30°
• 推力限制：0 ≤ T ≤ 100N
• 避障安全距离：d ≥ 1.5m

3. Matlab实现详解

3.1 开发环境配置

推荐配置：

• MATLAB 2021b+
• Robotics