本文介绍了一种多非完整移动机器人分布式编队控制方法。该方法涉及多机器人系统中的编队控制算法，其中主要针对非完整移动机器人。非完整移动机器人指的是那些在运动时具有非完整约束的机器人，也就是说，它们的运动受到某些限制，不能任意在空间中移动，比如轮式车辆。在实际应用中，由于非完整约束的存在，使得非完整移动机器人的运动控制比完整移动机器人更为复杂。
分布式编队控制是多机器人系统研究领域的一个重要主题。它主要关注如何通过各机器人之间的局部信息交互以及协作，达到整个机器人队伍的统一行动，完成既定的编队任务。在本文所提出的控制算法中，参考轨迹由一个虚拟领导者表示，其状态信息可供一部分跟随的移动机器人获得，而机器人之间仅限于局部信息交流。
算法的核心在于利用坐标变换，将多非完整移动机器人系统的编队问题转化为变换后系统的一致性问题。一致性问题，或者称为状态一致性问题，是指系统中的多个代理（在这里是指移动机器人）通过某种形式的交互，使得他们的状态（例如位置和速度）达到一致或者达成某种共识的过程。在分布式系统中，一致性问题尤为重要，因为它关系到系统中各个单元能否协同工作。
为了确保机器人队伍能够达到期望的队形并且使得队形的几何中心能够指数级地收敛到参考轨迹，本文提出了在持续激励条件下的分布式控制算法。持续激励是指参考轨迹在足够长的时间内提供信息，以确保机器人系统能够持续获得编队所需的动力。设计的分布式控制算法通过图论和Lyapunov理论进行了严格的证明，证明了所设计的分布式控制算法能够实现上述目标。
Lyapunov理论是控制理论中的一个基本工具，它提供了一种判断动态系统稳定性的方法。通过构造Lyapunov函数，可以分析系统的稳定性，预测系统动态行为，并且设计出稳定的控制策略。图论在多代理系统中同样占有重要地位，它能够用来描述和分析各代理间的交互拓扑结构，对于理解和设计复杂的网络互动具有重要意义。
本文中的控制方法通过数值仿真得到了验证，显示出算法的有效性。仿真作为一种重要的理论验证手段，能够模拟现实世界中的复杂情况，检验控制算法在不同条件下的性能和鲁棒性。通过仿真，研究人员可以在没有实际物理搭建多机器人系统的情况下，进行算法的测试和优化。
关键词部分列出了本篇文章的主要研究对象和方法：非完整移动机器人、编队控制、一致性以及分布式控制。这些词汇为读者和研究人员提供了关于文章内容和研究方向的快速概览。
在当前的研究背景下，随着移动机器人技术的快速发展，多机器人的协调控制受到了广泛的关注。多机器人协作能力的增强，使得它们能够完成单个机器人难以甚至无法完成的任务。这些任务包括但不限于地理勘测、巡逻侦查等。在未来的机器人技术发展和应用中，多非完整移动机器人的分布式编队控制方法无疑将扮演越来越重要的角色。
VIP享7折，此内容立减4.47元 
