本文介绍了一种分布式递归视界控制（Distributed Receding Horizon Control, DRHC）的方法，专门针对多智能体系统（Multi-agent Systems）的形成与跟踪问题，同时涉及避碰和避障。DRHC是一个重要的分布式控制技术部分，它能够处理约束和多个变量。分布式控制策略因其实用性和较低的计算成本而受到极大关注。考虑到物理约束，如输入饱和和碰撞避免等问题，DRHC在处理约束和变量方面具有优势。
具体到本文，作者提出了一个算法，用于逐步扩大智能体终端位置集的大小。在提出的递归视界控制方法中，智能体必须使用对其邻居的假设预测信息。为了保证局部优化，重新设计了兼容性约束，限制了假设预测状态和真实预测状态之间的偏差。此外，为了确保每个智能体的安全性，设计了基于偏差的碰撞避免约束和障碍物避免约束。
此方法保证了闭环多智能体系统的指数稳定性，并且相较于以往的方法，控制性能得到了提升。在文章的通过一个仿真示例来展示所提出方法的优势。
多智能体系统在现代控制理论中是一个重要的研究领域，它涉及到多个自治智能体的协同工作，这些智能体可以是无人机、机器人或其他能够感知环境、进行通信和决策的设备。在多智能体系统中，分布式控制是一个关键的子领域，它要求智能体之间进行协同合作，完成特定的任务。分布式控制策略的灵活性和低计算成本让它在多智能体系统的应用中受到了极大的关注。
在分布式递归视界控制的背景下，智能体需要实时地与周围的智能体交流信息，以预测未来的状态，并进行相应的决策。为了避免智能体间的碰撞以及智能体与障碍物的碰撞，必须对控制策略进行特别设计。例如，通过设计限制预测状态之间偏差的兼容性约束，可以确保智能体在执行任务时保持适当的安全距离。
在控制理论中，碰撞避免和障碍物避免是两个非常重要的概念。碰撞避免通常涉及到识别并处理潜在的冲突，以防止智能体相互碰撞。而障碍物避免则需要智能体能够识别并避开其路径上的障碍物。这两种避免机制对于在复杂环境中运行的多智能体系统至关重要。
在实现多智能体系统的有效跟踪与形成方面，基于DRHC的方法是一种创新的解决方案，它结合了多智能体系统分布式控制的特点与递归视界控制的优化策略。这种结合允许每个智能体根据自身的动态和环境变化实时做出决策，同时考虑到整个系统的协调性。通过仿真示例，本文方法的优势得到了展示，包括如何实现复杂任务的有效完成。
多智能体系统在许多应用领域具有广阔的应用前景，如搜索与救援、监控、环境监测、交通控制等。因此，如何在保证高效率和准确性的同时，提高多智能体系统的协作能力和应对复杂环境的能力，是一个需要深入研究的课题。基于分布式递归视界控制的多智能体系统跟踪与形成的策略，为这一领域提供了一种新的视角和研究方向。
