AUV路径规划与MPC跟踪控制实践

1. 项目背景与核心价值

水下自主机器人（AUV）在海洋勘探、管道检测、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。而路径规划与跟踪控制作为AUV的核心技术，直接决定了其作业效率和安全性。IEEE Transactions on Robotics等顶级期刊近年来发表了多篇关于AUV控制的前沿研究，其中模型预测控制（MPC）因其优秀的处理约束能力和动态响应特性，成为解决复杂水下环境控制问题的理想选择。

这个复现项目主要针对两个关键技术点：一是基于环境感知的全局路径规划算法，二是在动态扰动下的MPC跟踪控制实现。我在实际复现过程中发现，将理论论文转化为可运行的代码系统需要解决大量工程细节问题，特别是在水下这种强非线性、时变的环境中，控制器的鲁棒性设计尤为关键。

2. 技术方案选型与系统架构

2.1 整体控制架构设计

典型的AUV控制系统采用分层架构：

code复制感知层 → 规划层 → 控制层 → 执行层

在本次复现中，我们重点关注规划层和控制层的实现：

1. 规划层：采用改进的RRT*算法进行全局路径规划
2. 控制层：使用基于误差模型的MPC控制器进行轨迹跟踪

注意：水下环境对通信延迟极为敏感，因此需要确保控制回路能在100ms内完成一次完整计算

2.2 路径规划算法选型

对比了三种主流规划算法在水下环境的表现：

最终选择RRT*的原因在于：

• 水下地形复杂，需要渐进最优的路径
• 洋流等动态因素要求算法具有一定重规划能力
• 离线规划对实时性要求相对较低

2.3 MPC控制器设计要点

MPC的核心是优化问题的构建，需要考虑以下特殊因素：

1. 动力学模型：采用6自由度刚体动力学模型，包含：

   • 流体动力效应
   • 附加质量项
   • 洋流扰动项

2. 代价函数设计