异质非线性多智能体系统时变编队控制.docx

《异质非线性多智能体系统时变编队控制》 多智能体系统作为现代科技领域的热门研究领域，其核心在于多个具有智能行为的个体通过通信和协作完成复杂任务。这些个体可以是无人机、无人车等自动化设备，它们通过特定的通信拓扑结构相互连接，形成一个整体，共同解决单一智能体难以处理的问题。多智能体系统的控制策略主要包括一致性控制、编队控制和群集控制。其中，编队控制尤其受到关注，它涉及如何在多个智能体之间保持特定的几何排列，具有重要的理论价值和实践意义。 编队控制的实现方法多种多样，包括基于行为法、虚拟结构法、跟随领航者法和基于图论法。基于图论的方法利用图论中的概念和工具来设计控制协议，便于理解和分析系统的动态行为。在实际的非线性系统中，每个智能体可能拥有独特的非线性特性，这就需要研究异质非线性多智能体系统的编队控制。文献中已有的研究展示了在一致性控制中引入非线性函数以描述系统内在的非线性状态，并探讨了非线性多智能体系统的领导者-跟随者一致性问题、有限时间一致性问题以及包含控制问题。 对于异质非线性多智能体系统，文献采用了非线性参数分解的方法，将不同智能体的非线性特性统一表示，以此研究时变编队控制。这种方法不仅适用于无向拓扑，还被推广到了有向拓扑结构下的编队控制问题。此外，文献中提出了一种分布式自适应编队控制策略，通过领导者-跟随者模型设计控制协议，保证系统能够实现时变编队，并分析了控制策略的稳定性。 一致性控制协议通常依赖于网络拓扑结构的拉普拉斯矩阵特征值，这涉及到全局信息，不利于分布式控制。为了解决这一问题，自适应控制策略被引入，它不需要网络特征值信息，提升了控制协议的效率。已有研究展示了自适应控制在多智能体系统控制中的成功应用。 本文的创新点主要体现在三个方面：一是使用非线性参数分解处理异质非线性多智能体系统的时变编队控制；二是将无向拓扑的一致性问题扩展到有向拓扑的编队控制；三是设计了一种分布式自适应编队控制策略，给出了系统实现时变编队的充分条件，并对系统的稳定性进行了分析。 预备知识中，图论是研究多智能体系统网络拓扑的基础，加权有向图用于描述系统中智能体间的连接关系，入度矩阵和拉普拉斯矩阵则提供了描述网络特性的数学工具。问题描述中，考虑了一个领导者和多个跟随者的非线性多智能体系统，领导者遵循特定的动力学模型，而跟随者需要通过协调控制来实现与领导者的编队。 总结来说，本研究聚焦于异质非线性多智能体系统的时变编队控制，通过非线性参数分解和自适应控制策略，解决了在有向拓扑结构下智能体间的编队协同问题，为实际应用提供了理论基础和方法指导。