基于复位控制的多智能体系统跟踪控制

针对多智能体系统的目标跟踪控制问题,提出了一种基于复位控制策略的分布式目标跟踪算法。该算法是由传统的比例积分比较器和克莱格积分器组成,极大地提高了多智能体系统的跟踪速度。首先,在传统静态反馈控制算法的基础上,加入克莱格积分器作为复位项,构成复位控制算法;然后,通过构造Lyapunov函数证明了该闭环系统的稳定性,并定量地比较了传统静态算法和复位算法下的目标追踪速度;最后,通过仿真实例证明了所提基于复位控制策略的目标跟踪算法的有效性。     

基于观测器的多智能体系统自适应跟踪控制

基于带有非线性动态的二阶多智能体系统,研究在有参考领导者条件下的跟踪一致性问题。假设跟随者之间的网络拓扑为有向图。针对跟随者不能得到自己的速度信息,为每个跟随者设计分布式观测器来估计自己的速度,在网络拓扑为有向图且在切换拓扑图的情况下给出基于观测器的自适应控制协议。利用Lyapunov稳定性理论和矩阵理论分析,得到使系统实现一致性的充分条件。仿真结果表明,在局部观测器和控制协议及自适应控制下,跟随者可以跟踪到领导者。     

基于相对位置信息的多智能体系统自适应跟踪控制

针对带有动态领导者的多智能体系统,为了使其达到跟踪一致性,设计只依赖于相对位置信息的自适应跟踪控制律.根据接收到的相对位置信息为每个跟随者设计动态输出反馈控制律,并根据控制律估计出智能体之间的相对速度信息.在此基础上设计自适应跟踪控制律,并且通过Lyapunov 稳定性理论和矩阵理论分析得到使系统达到跟踪一致性的充分条件.最后通过数值仿真验证了所提出的设计方法的有效性.     

多智能体系统自适应跟踪控制

基于带有非线性动态的二阶多智能体系统,研究了在有动态领导者条件下的跟踪一致性问题。假设跟随者只能获取邻居智能体的相对状态信息,只有一部分跟随者可以获得领导者的位置和速度信息,领导者的控制输入非零且不被任何一个跟随者可知。在通信拓扑为无向连通图的条件下,为了避免全局信息的不确定性,设计了分布式自适应控制协议。将系统的一致性问题转化为误差系统的一致性问题,通过Lyapunov稳定性理论和矩阵理论分析得到了该协议使系统达到一致的充分条件。最后用仿真例子证明了设计方法的有效性。     

受干预多智能体系统平衡状态及目标追踪设计

针对拓扑结构无向连通的多智能体系统受到干预的问题,运用图论,矩阵论及极限理论,分析了系统状态保持一致性的条件,并得到了系统的平衡状态.设计了干预控制器,引导系统向任意指定地点聚集.给出了多智能体系统一致追踪移动目标的一致追踪算法.最后仿真研究实验说明了本文结论的正确性.     

随机多智能体系统的有限时间多目标环绕控制

针对随机多智能体系统,研究了其多目标有限时间环绕控制问题,其中每个智能体可以跟踪多个目标,但是每个目标只能被一个智能体跟踪.首先,为每个智能体设计了目标状态的估计器,证明了在白噪声干扰之下每个智能体都可以在有限时间内对目标的几何中心位置作出估计.其次,为每个智能体设计了环绕半径的估计器,以及分布式环绕控制器.然后,利用李雅普诺夫有限时间随机稳定性理论,证明了所有智能体在有限时间内能够对环绕半径作出估计,同时可以实现有限时间环绕控制.最后,通过仿真验证了结果的有效性和正确性.     

有向网络下非线性多智能体系统的协调跟踪

基于一致性理论,在有向拓扑结构下研究非线性多智能体系统的协调跟踪控制问题．考虑智能体动力学模型为一般且仅满足Lipschitz条件的非线性系统,在仅有部分跟随智能体能获取领航智能体信息的情形下,当领航智能体与跟随智能体之间的拓扑结构具有有向生成树,即存在领航智能体到所有跟随智能体的有向路径时,所设计的分布式控制律可实现所有跟随智能体对领航智能体的跟踪,并指出该拓扑结构是系统实现跟踪的一个必要条件．最后,仿真实验验证了所设计控制算法的有效性．     

数据丢失下多智能体系统迭代学习跟踪控制

考虑数据丢失下非线性多智能体系统的一致性跟踪问题。假设多智能体系统使用固定网络通信拓扑结构,由于通信网络自身限制导致多智能体系统中存在数据丢失现象。将数据丢失现象描述为取值0/1的随机伯努利序列,设计分布式一致性跟踪误差,提出该系统在数据丢失下的P型迭代学习控制算法。采用压缩映射的方法给出收敛性条件,并在理论上分析了跟踪误差的收敛性。仿真结果表明,提出的算法可以实现该系统在有限时间区间上对期望轨迹的完全跟踪,验证了算法的有效性。     

多智能体系统的事件驱动控制

近年来事件驱动控制发展迅速,并引起了多智能体系统领域研究者的极大关注.本文对基于事件驱动控制的多智能体系统的研究现状进行综述.从智能体动力学角度,分别对这个领域的一些代表性成果和研究方法进行了归纳总结.进一步,论述了边事件驱动控制策略下的多智能体系统的研究成果.随后,利用一类新型事件驱动控制来探讨多智能体系统的一致性问题.最后,给出了尚未解决的问题和未来值得关注的研究方向.     

牵制控制下的多智能体系统群一致性

本文研究了一类多智能体系统在牵制控制下的群一致性问题,提出了融合群内信息交互、群间信息交互和牵制控制器的一致性协议.对固定拓扑下的二群组智能体系统和切换拓扑下的多群组智能体系统,利用稳定性理论和图论分别给出了适用于任意拓扑结构的充要条件,使得智能体系统在所提协议和牵制控制器的联合作用下实现预期的群一致.针对拓扑图中含有生成树这一特例,分析了被施加牵制控制的智能体在结构中的具体位置.此外,对切换拓扑下进行非线性交互的多群组智能体系统,利用Lyapunov方法推导出一充分条件,得出只要对多智能体系统的一部分主体进行牵制控制,则所有智能体即可在所提协议和牵制控制器的作用下渐近收敛于各自的期望一致平衡点.最后,仿真例子验证了所提方法的有效性.     

非仿射非线性多智能体系统迭代学习一致跟踪

为了解决非仿射非线性多智能体系统在给定时间区间上一致性完全跟踪问题,基于迭代学习控制方法设计一种分布式一致性跟踪控制算法.首先,由引入的虚拟领导者与所有跟随者组成多智能体系统的通信拓扑,其中虚拟领导者的作用是提供期望轨迹.然后,在只有部分跟随者能够获得领导者信息的条件下,利用每个跟随者及其邻居的跟踪误差构造每个跟随者的迭代学习一致性跟踪控制器.同时采用中值定理将非仿射非线性多智能体系统转化仿射形式,并基于压缩映射方法证明所提算法的收敛性,给出算法的收敛条件.理论分析表明,在智能体的非线性函数未知情况下,利用所提算法可以使非仿射非线性多智能体系统在给定时间区间上随迭代次数增加逐次实现一致性完全跟踪.最后,通过仿真算例进一步验证所提算法的有效性.     

Leader–follower synchronization of networked multi-agent systems via hybrid protocols

This paper studies the leader–follower synchronization problem of complex-valued networked multi-agent systems with time-delay. A new hybrid protocol including a continuous-time protocol which is based on the interaction topology of follower agents and a pinning delayed impulsive control protocol is proposed. By employing the Lyapunov functional method in complex domains and the mathematical analysis technique, several delay-dependent leader–follower synchronization criteria are established that take into account various sizes of delays. Particularly, our result shows that leader–follower synchronization of delayed complex-valued networked multi-agent systems can be achieved even if the proposed hybrid protocol is being subject to relatively large impulse delays. A numerical example is provided to illustrate the effectiveness of the theoretical results.     

离散时变多智能体系统有限时间一致性迭代学习控制

针对一类离散时变多智能体系统,通过引入虚拟领导者产生期望轨迹的方法,将虚拟领导者和所有智能体组成固定的拓扑结构,在此基础上,提出一种离散时间迭代学习控制算法.该算法对多智能体系统中的每个智能体都设计一个控制器,各控制器都是利用上一次迭代时,该智能体与虚拟领导者之间的跟踪误差和该智能体与相邻智能体之间的跟踪误差,通过拓扑结构中通信权值的组合不断修正上一次的控制律,从而获得理想控制律.同时,基于范数理论严格证明所提出算法的收敛性,并给出算法在$lambda$-范数意义下的收敛条件.该算法能够使离散时变多智能体的输出随着迭代次数的增加在有限时间区间内完全跟踪期望轨迹.理论分析和仿真结果都表明了所提出算法的有效性.     

事件触发控制下二阶多智能体的量化一致性

针对多智能体系统网络通信过程中信息需要量化的情况,研究了二阶多智能体系统在事件触发控制下的量化一致性。基于事件触发控制策略,提出一致性协议,并采用对数量化器对控制输入进行量化处理。利用Lyapunov稳定性理论,对系统进行一致性分析,得到了多智能体系统渐近趋于一致的充分条件。仿真结果说明了理论分析的有效性。     

任意预设时间下事件触发二阶系统编队控制

本文研究任意预设时间下事件触发的多智能体网络系统的编队控制问题.针对二阶多智能体系统,设计分布式的事件触发控制协议,使得系统在物理允许范围的任意预设时间内迅速实现编队期望,设定的控制时间独立于系统初始状态和参数.同时,构造事件触发条件函数和协议机制,使用智能体及其邻居的采样状态,可节约通信和计算资源.基于李雅普诺夫稳定性和代数图论等理论,讨论获得任意预设时间内二阶系统实现编队期望的控制协议参数的取值范围,证明在预设时间跨度内的事件触发时刻可避免Zeno行为.最后,数值仿真验证设计协议的可行性和有效性.     

带强连通分支的多智能体系统可控包含控制

研究有强连通子图拓扑结构的有向多智能体系统领导者选择及可控包含控制问题.根据网络拓扑结构,智能体被分为两类:单元智能体和一般智能体.首先设计强连通子图中个体组成的单元智能体的一致性协议实现各个单元的一致;后由单元智能体和一般智能体构成新的拓扑结构,结合复杂网络可控性理论与二分图最大匹配算法确定满足网络可控的最少领导者集合,并为所有智能个体设计相应的控制协议,驱使跟随者渐近收敛到多个领导者组成的动态凸包中,从而实现网络的可控包含控制.仿真结果验证了理论分析的正确性.     

基于事件触发控制的二阶多智能体的一致性

研究二阶多智能体系统在固定有向拓扑下的一致性问题。为减少不必要的网络带宽资源的浪费,给出一种基于事件触发控制的一致性算法。该算法基于状态误差对系统中的所有个体建立事件触发函数,使得个体之间的信息通讯和控制信号更新仅在事件触发时刻进行。采用矩阵理论和模型变换思想对系统进行了分析和转化,并利用Lyapunov理论给出了系统达到渐近一致的充分条件。仿真结果验证了理论方案的有效性。