Distributed Cooperative Tracking of Multi-agent Systems with Act...

分布式合作跟踪是一种针对多智能体系统中由于执行器故障引起的容错控制问题。本文讨论了多智能体系统在执行器失效的情况下，如何实现分布式合作跟踪。在无故障情况下，首先提出了一种新的合作跟踪算法，并给出了跟随者跟踪领导者的一个充分条件。然后，基于该合作跟踪算法，提供了一种容错合作跟踪算法，适用于执行器有效性的部分损失情况。在这个算法中，采用了估计器来估计每个执行器的有效性率，通过调整控制律中的补偿增益来补偿执行器失效的影响。研究表明，如果合作跟踪算法中的参数选择适当，则所有跟随者可以最终以有界跟踪误差跟踪领导者。文章最后给出了一个数值示例来说明所提算法的有效性。 关键词包括合作跟踪、多智能体系统、执行器故障。引言部分提到分布式合作控制在近年来受到了很多关注，其潜在的应用领域包括多机器人系统、群体运动、无人驾驶飞行器、无线传感器网络和智能微电网等。共识问题是合作控制中的一个基本问题。对于多智能体系统来说，共识意味着一组智能体最终能够基于所有智能体的状态达成某种感兴趣的量的一致性。基于Saber和Murray在2004年以及Ren和Beard在2005年的一些基础工作，过去几年中许多结果已经得到了报道。 文章的主体内容分为几个部分：研究了无故障情况下多智能体系统合作跟踪的问题，提出了一个合作跟踪算法，并给出了跟随者跟踪领导者的充分条件。接着，文章基于提出的合作跟踪算法，提出了一个在执行器发生故障时依然有效的容错合作跟踪算法。这个算法通过采用估计器来估计每个执行器的有效性率，并通过调整控制律中的补偿增益来补偿执行器失效的影响。在文中证明了，如果合理选择合作跟踪算法中的参数，则所有跟随者最终可以以有界跟踪误差跟踪领导者。 文章通过一个数值示例展示了所提出的算法的有效性。通过这个示例，可以直观地看到即使在执行器发生故障时，多智能体系统中的智能体依然能够通过算法调整，实现稳定的跟踪目标。 此外，文章还概述了分布式合作控制问题的重要性，并指出了其在多个高科技领域的潜在应用，包括多机器人系统、群体行为、无人驾驶飞行器、无线传感器网络、智能微电网等。这些应用均依赖于多智能体系统之间能够达成共识，即通过个体智能体的状态信息，协同完成任务，或实现某个共同的目标。共识问题在这里是基础，涉及如何设计一种控制策略，使得群体中的每个智能体在没有中心控制或协调的情况下，能够一致地对某些感兴趣的量达成一致。 在研究执行器故障的背景中，作者提出了在分布式多智能体系统中，如何处理由于执行器失效导致的跟踪问题。执行器故障可能由于多种原因产生，包括硬件故障、软件故障或其他不可预测的外部干扰，这都可能导致执行器无法正确执行预定的动作，从而影响整个系统的性能。因此，设计有效的容错控制策略是确保系统稳定性和可靠性的关键。 在实施容错控制算法时，需要考虑算法的鲁棒性和适应性，使得算法能够在智能体执行器出现失效或部分失效时，通过算法本身的调节能力，保持或恢复系统的正常运作。本文的容错合作跟踪算法通过引入估计器来估计执行器的有效性，从而在控制律中适时调整补偿增益，以实现系统的稳定跟踪目标。这种方法不仅能够应对执行器的失效情况，而且保证了整个系统在故障发生时仍能维持一定的性能表现。