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摘要 - 在自动机器人导航中，路径规划师的轨迹被认为是安全区域，并且偏向可能危害船只。模型预测控制（MPC）是轨迹跟踪问题的流行选择，因为它自然地解决了操作约束，例如动态和控制约束。尽管如此，在不断受到重大外部干扰的不断变化的环境中实现稳健性仍然是MPC的持续挑战。即使在模型不准确和扰动的情况下，它也必须将系统始终保持在预定义的安全区域（例如参考轨迹）。为了应对这一挑战，我们提出了利用控制屏障功能（CBF）的强大模型预测控制策略，从而提高了干扰反应能力。我们在模拟和自然水中的自主表面容器上验证我们的方法，均具有外部干扰。具体而言，与传统的MPC方法相比，我们提出的MPC-CBF策略在模拟和现场实验中分别将跟踪误差分别减少了17.82％和40.26％。al-尽管控制工作略有增加7.78％和4.20％，但这些结果清楚地表明了MPC-CBF对干扰的弹性增强。
马萨诸塞州技术学院
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