基于事件触发的时变拓扑多智能体系统编队控制

针对资源受限的时变拓扑多智能体系统的编队控制问题,提出一种基于复合误差信息事件触发机制以减少不必要的信息传输,降低带宽占用,并设计了多智能体系统的编队控制协议和分布式事件触发机制.通过将多智能体系统的编队控制问题转化为闭环延时系统的稳定性问题,构造Lyapunov-Krasovskii函数并利用线性矩阵不等式技术,给出多智能体系统实现编队的充分条件.最后,通过仿真验证了所提出方法的有效性.     

通信时滞下事件驱动多智能体系统环形编队控制

针对一阶具有通信时滞的多智能体系统环形编队存在通信和计算资源消耗大的问题,引入事件驱动控制机制,综合设计适用于任意环形编队的控制律分别耦合状态相关和状态无关两类事件驱动条件。事件触发函数基于状态误差建立,使得个体之间的信息通信和控制信号更新仅在事件触发时刻进行。从理论上严格证明了系统在控制律作用下的收敛性,并通过数值仿真验证了控制算法的有效性。仿真结果也表明,在获得系统期望性能的前提下,降低了控制器输入的更新频率和减少了智能体的资源消耗。     

异构集群系统分布式自适应输出时变编队跟踪控制

提出了一种能够解决高阶异构集群系统输出时变编队跟踪问题的控制方法. 集群系统中的智能体分为领导者和跟随者, 领导者和跟随者的动力学模型可以完全不同. 跟随者的输出在跟踪领导者输出的同时保持时变编队实现协同运动. 考虑了领导者存在已知或未知控制输入、领导者和跟随者均存在未知扰动、有向通信拓扑存在切换等多种因素并存的情况, 结合观测器理论、自适应控制理论和滑模控制理论设计了完全分布式的输出时变编队跟踪控制协议, 摆脱了对领导者控制输入上界值、与通信拓扑相关的拉普拉斯矩阵的特征值以及时变编队函数等全局信息的依赖. 利用Lyapunov理论证明了在有向拓扑切换条件下异构集群系统的闭环稳定性. 最后通过数值仿真对理论结果的有效性进行了验证.     

基于事件触发的二阶多智能体领导跟随一致性

研究二阶多智能体系统在固定有向拓扑下的领导跟随一致性问题.为了节省网络和计算资源,给出一种基于事件触发控制的一致性算法.针对每个跟随者智能体,设计基于状态误差形式的触发函数,只有当状态误差满足一定条件,即触发函数取值为零时智能体才触发事件,同时更新并传递自身的采样信息,在两个相邻事件触发时刻之间,控制输入只受领导者控制信号的影响.利用模型变换、矩阵理论和Lyapunov稳定性理论给出多智能体系统达到领导跟随一致性的充分条件.仿真结果验证了理论方案的可行性和有效性.     

含约束和通信时滞的多智能体系统包含控制

随着人工智能的发展,包含控制成为近年来研究的热点问题.为了解决有向切换通信拓扑下含非凸输入约束和通信时滞的采样多智能体系统包含控制问题,设计了一种基于投影的分布式非线性包含控制算法.该算法只需要利用智能体自身和相邻智能体的交互信息就能实现输入受限跟随者的包含.首先将跟随者与领导者构成的凸区域的最大距离选定为李雅普诺夫函...     

积分事件触发策略下的线性多智能体系统领导跟随一致性

研究有向切换拓扑下线性多智能体系统的事件触发一致跟踪问题.大多数已有的工作研究了固定拓扑下的事件触发控制,然而,当智能体间联系随时间发生改变或通信拓扑随时间发生变化时,该控制策略失效.鉴于此,在考虑切换拓扑的基础上提出一种基于积分型事件触发的控制策略.首先,当拓扑图包含一棵生成树且领导者是根节点时,利用Lyapunov稳定性理论、代数图论和矩阵变换,基于积分型事件触发控制协议,在切换拓扑下多智能体系统达到领导跟随一致性;然后,当存在多个领导者时,基于设计的触发机制在切换拓扑下多智能体系统实现包含控制,上述两种情况下闭环系统均不存在Zeno现象;最后,通过仿真结果验证控制策略的有效性.     

输入饱和约束下多智能体的有限时间一致

为解决多智能体系统在有限时间跟踪控制过程中受输入饱和影响的问题, 本文研究了输入饱和约束下的 二阶线性多智能体系统的有限时间一致和跟踪控制. 首先在无向通信拓扑下, 利用齐次函数, 设计了基于单饱和函 数的有限时间一致和跟踪控制器. 然后, 应用李雅普诺夫稳定性理论和代数图论等方法证明了控制算法的稳定性. 最后, 给出了能够使多智能体系统实现有限时间一致和跟踪的充分条件. 仿真结果验证了当系统存在输入饱和约束 时, 控制器能使多智能体在有限时间内完成跟踪任务.     

数据驱动的多智能体网络鲁棒包容控制

针对输入受限的受扰多智能体网络, 提出具有领航层、估计层、控制层和跟随者层的新型鲁棒包容控制方 案. 首先, 设计有限时间估值器获得跟随者的期望状态, 然后基于包容误差引入非均方折扣代价函数, 从而将鲁棒包 容控制问题转换成受限最优控制问题. 并应用Laypunov拓展原理证明得到的最优控制策略使得网络实现一致最终 有界稳定. 在系统动态完全未知的情况下, 采用提出的积分增强学习算法和执行器–评价器结构, 在线得到近似最 优控制策略. 仿真结果验证了理论方案的有效性和可行性.     

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。     

数据丢包下事件驱动的非线性多智能体迭代学习控制

针对具有随机链路丢包、通信带宽受限以及模型未知的非线性多智能体一致性问题, 提出一种事件驱动的分布式无模型迭代学习控制策略. 首先建立系统的事件驱动决策机制, 给出基于输出信息的通信触发条件, 当该条件满足时触发事件, 各智能体间进行通信, 不满足条件时则不通信, 从而能够有效减少智能体间的大量通信和能量耗散. 其次, 使用伪偏导数将非线性系统沿迭代轴动态线性化, 借助邻居在前一步事件触发时的输出信息设计随机链路丢包补偿机制, 再结合事件驱动通信机制设计分布式控制协议. 在此基础上, 使用压缩映射原理分析算法收敛性能, 仿真结果表明随着迭代次数的增加, 事件触发间隔变大, 所有的智能体将完成对期望轨迹的跟踪.     

随机时延下多输入多输出多智能体系统事件触发双向编队

针对动力学模型未知的多输入多输出非线性离散时间多智能体系统的随机时延问题,提出一种输入增益补偿策略,并针对其通讯受限问题,提出一种带有死区操作器的事件触发控制机制.首先,采用伪偏导技术沿时间轴方向,在智能体的每个工作点上建立一种紧格式动态线性化数据模型,并给出该数据模型的参数估计算法.在此数据模型的基础上结合符号图论,研究智能体之间的合作与竞争关系,设计一种事件触发的数据驱动双向编队控制算法.最后,通过李雅普诺夫稳定性理论、矩阵理论以及压缩映射原理论证所提出算法的收敛性,并通过仿真实验和实物实验进一步验证该算法的正确性与有效性.     

自适应事件触发的马尔科夫跳变多智能体系统一致性

针对非线性马尔科夫跳变多智能体系统在有向固定拓扑下的领导跟随一致性问题,为减少智能体间不必要的通信传输,节约网络资源,保证系统性能,提出一种自适应事件触发控制策略.首先,将每一个智能体均视为马尔科夫跳变系统,且马尔科夫链的转移概率部分未知;通过简单的模型转换建立误差系统,将多智能体系统一致性问题转化为误差系统的稳定性问题;在此基础上,构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函并利用Jensen不等式和线性矩阵不等式等技术给出使多智能体系统达到领导跟随一致性的充分条件及控制器设计方法;通过求解线性矩阵不等式可以得到多智能体系统一致性控制器增益矩阵和事件触发参数矩阵;最后,通过数值仿真验证所提出方法的有效性.     

随机多智能体系统一致性增益的设计与分析

在固定和切换拓扑中通信网络含有加性随机噪声的情况下,针对随机多智能体系统一致性跟踪控制问题,本文采用自适应控制方法给出了一种新的一致性增益设计方法.在基于邻居智能体状态设计的分布式自适应控制协议中,每个跟随者的一致性增益自适应律仅仅依赖于跟踪误差,并且与通信网络全局信息无关.结合代数图论,随机理论工具和自适应控制得到两个结论:1)每个跟随者以均方意义下跟踪上领导者; 2)每个跟随者的一致性增益趋于一个理想估计值.通过两个仿真实例验证算法的有效性.     

动态事件触发机制下二阶多智能体系统完全分布式控制

本文研究了无向通信拓扑下二阶多智能体系统的一致性问题, 分别针对有领导者和无领导者的情形, 设计 了一类基于辅助动态变量的完全分布式事件触发控制策略, 该策略具有参数较少且易调等特点. 智能体自身的触 发函数满足条件时才向邻居广播自身的状态信息, 有效避免了连续通信, 减少了系统能量耗散. 每个智能体的控制 协议和触发函数都只用到自身的状态和邻居触发时刻的状态, 不涉及邻居的实时状态信息, 也不依赖通信拓扑网络 的任何全局信息. 利用代数图论以及Lyapunov稳定性理论, 证明在所提出的控制策略下, 二阶多智能体系统能够实 现渐近一致性, 且不存在Zeno行为. 仿真示例进一步验证了理论结果的有效性.     

异构变时延多智能体系统编队控制分析

实际工程应用中,异构多智能体的编队控制问题研究具有十分重要的意义。考虑现实环境影响,编队系统个体之间的通信变时延难以忽略。系统收敛速率是评价系统性能的重要依据,然而现有编队控制问题研究很少能给出相应的量化指标。针对上述情形,对包含一、二阶智能体的异构变时延系统的编队控制问题进行分析研究。首先,考虑固定有向通信拓扑情况,对领航跟随者模式下异构变时延多智能体系统提出线性一致性控制协议。然后,构建误差系统模型,利用图论与矩阵论分析方法,并结合Routh-Hurwitz定理与牛顿-莱布尼兹公式,获得系统实现编队控制的充要条件,同时得到估算系统收敛速率的不等式关系。最后,仿真算例中随机给定一种系统节点0全局可达的通信拓扑,并对不同时延情况的编队控制效果进行分析,验证一致性控制协议的正确性和有效性。     

脉冲控制下多智能体系统的保性能双向编队控制

研究混杂脉冲控制下二阶非线性多智能体系统的双向编队控制问题,以及保性能双向编队控制问题.根据领导智能体、目标编队以及邻居智能体的状态对每个智能体设计双向编队控制的状态反馈控制器及脉冲控制器.基于双向编队的目标,定义适当的误差系统,将双向编队问题转化为误差系统的稳定性问题.利用平均脉冲强度以及平均脉冲区间的定义,给出在混杂的脉冲控制下二阶非线性多智能体系统实现双向编队的充分条件,并分析连续的状态反馈控制器和离散的脉冲控制器对双向编队控制的作用.对于给定的性能函数,给出多智能体系统实现保速度性能双向编队的充分条件.最后,通过两个数值模拟实验验证所得到的理论结果的有效性.     

非线性多智能体磁滞系统的分布式输出反馈渐近一致控制

针对一类具有磁滞输入且状态未知的非线性多智能体系统, 本文提出了一种基于领导者–跟随者的分布式 输出反馈渐近一致自适应控制方案. 首先, 构造了具有动态高增益的K-滤波器以估计多智能体系统的未知状态. 然 后, 采用一种新型的动态面控制策略设计控制器. 不同于传统动态面控制策略所采用的一阶低通滤波器, 本文设计 了含正时变积分函数的非线性滤波器, 该滤波器不仅能解决“微分爆炸”问题、降低计算负担, 而且能补偿传统动态 面的边界层误差, 使跟踪误差收敛到零. 理论分析表明: 该控制方案能有效地消除未知磁滞的影响, 确保整个闭环系 统的稳定性, 并使跟踪误差达到渐近收敛的目标. 最后, 通过仿真对所提出控制方案的有效性进行了分析和验证.     

基于事件触发的离散多智能体二分一致性

针对一阶离散多智能体系统,研究了事件触发控制下的二分一致性问题.首先考虑智能体间通信拓扑结构为无向连通结构平衡图的情形,针对各智能体设计事件触发控制,包括仅依赖于自身及邻居智能体采样状态的控制输入,以及仅依赖自身状态的事件触发条件,实现了对通信资源的节约利用.基于图论、离散系统稳定性理论,证明系统能够实现二分一致性.同时,合理设置控制输入及事件触发条件中参数,保证系统不存在Zeno现象.之后,进一步分析设计了包含有向生成树的结构平衡图下,多智能体系统的事件触发控制.最后利用仿真实例验证了理论结果的有效性.     

一种基于应力矩阵的无人机集群队形变换控制方法

针对复杂环境下无人机集群队形变换与编队控制问题,提出一种可抑制外部干扰的无人机集群队形变换策略,设计基于滑模的编队控制方法.首先,考虑无人机集群中存在多个领导者,提出一种“双层领导者-跟随者”无人机集群协同队形变换控制策略,实现障碍环境下的编队队形变换;然后,基于图论、一致性理论和滑模控制理论设计针对无人机集群存在外部干扰条件下的从机时变编队控制律,能够实现无人机编队按几何参数和几何图案连续变化;其次,通过构造Lyapunov函数证明在扰动条件下多领导者无人机集群系统队形变换的稳定性;最后,利用数值仿真验证所提出队形变换控制方法的有效性.     

多智能体沿多条给定路径编队运动的有向协同控制

研究了在有向通信连接下二阶积分器描述的多智能体沿多条给定路径编队运动的控制器设计及其稳定性分析问题. 智能体的动态和指定路径都是在固定直角坐标系下描述的. 通过引入路径函数来设计路径跟踪控制, 根据路径函数与弧长的关系来设计编队控制律, 使得多智能体沿期望路径的位置和速度在规定队形下达到一致. 利用图论证明, 当通信拓扑对应的有向图具有全局可达点时, 设计的编队控制系统是渐近稳定的. 本文设计的有向协同控制律可以应用于区域的信息优化采集.