不同时变延迟下的多AUV编队协调控制

针对无领航者AUV编队协调控制问题,提出了一种不同时变通信延迟下的一致性协调控制方法;首先考虑到AUV之间水下通信存在时间延迟和数据丢失的问题,利用状态反馈线性化理论处理AUV数学模型中的非线性耦合项,从而将复杂的AUV模型转换为双积分器动态模型;其次,针对不同延迟通信情况,设计了位置和速度双独立的拓扑结构以减少编队成员之间发送每个数据包中的数据量;最后,提出了无领航者的多AUV稳定条件,进而将多AUV编队控制问题看作是一致性问题,基于Laypunov-Razumikhin定理证明时延多AUV编队系统的稳定性;该控制方法不仅能够克服不同时变延迟和数据丢失对编队的影响,使所有以随机位置和速度出发的AUV的三维轨迹均能达到一致状态,同时能抑制外界干扰;仿真结果与所提控制方法理论结果一致。     

基于输入约束一致性算法的多无人机编队控制

针对多无人机系统的编队控制问题,提出了一种基于级联系统理论及输入约束一致性算法的控制方法。首先,给出了垂直起降无人机系统的一般性模型。然后,基于级联系统理论将复杂的一般性模型化简成级联形式,针对级联形式模型,利用双曲正切函数的有界性质,在控制器设计时引入双曲正切函数设计了一致性控制算法。最后基于所设计的输入约束一致性控制算法,设计编队控制算法研究了多无人机编队控制问题。基于Matlab仿真平台对所提控制方法进行验证,仿真结果表明在所设计的一致性控制算法作用下,系统中所有的状态都能够趋于一致。基于所设计的输入约束一致性算法,所提编队控制算法可以实现空间中的无人机保持指定的编队队形飞行。     

采用一致性算法与虚拟结构的多自主水下航行器编队控制

采用一致性算法与虚拟结构法研究了多自主水下航行器(AUV)小尺度编队控制问题.首先针对各自主水下航行器拥有不同虚拟领航者信息(参考信息)的情况,通过对各AUV拥有的不一致参考信息进行一致性协商而达到状态一致.其次,基于虚拟结构思想采用坐标变换将各AUV相对于虚拟领航者的相对位置转换为各自的期望位置,并设计了一种有限时间跟踪控制律以确保各AUV能在有限时间内跟踪上其期望轨迹,从而实现了多AUV的小尺度有限时间编队控制.最后仿真实验验证了控制策略的有效性.     

基于自适应粒子群算法的多无人机混合编队技术

为了解决无人机群体在复杂战场环境下的编队、避障、避碰问题,提出了一种将基于行为法和虚拟领航者法相结合的混合编队技术;为无人机编队设计了奔向目标、队形保持、避碰及避障共4种基本行为,通过对编队无人机的行为权重参数进行调整控制无人机编队的机动,编队无人机的行为权重参数通过自适应粒子群算法进行优化,然后对编队无人机的基本行为进行矢量合成,归一化处理后控制无人机的机动;仿真实验测试证明了该方法能使无人机群体保持期望的队形,实现了编队避障和内部避碰,进而更有效地完成编队任务,提高了多无人机编队的机动性能,促进了多无人机混合技术的发展。     

基于一致性的多无人机编队算法研究

多无人机协同编队是无人机技术发展的重要方向,相比于单架无人机,编队协同能够增大搜索面积,提高无人机执行任务的效率;为了提高编队控制算法的控制效果和执行效率,以一致性理论为基础,针对无人机的特点和实际飞行情况,设计了改进的一致性编队控制算法,对一致性变量的边界问题进行平滑设计以及限幅处理,设计了σ-范数来调整合适的控制量,通过分段规划获得最佳的轨迹控制效果,并在控制协议中加入对目标点控制,同时对控制算法中的参数进行优化设计,从而实现无人机一致性的稳定控制;最后根据无人机领航—跟随的控制逻辑设计了一致性编队算法,实现了不同紧密编队队形任务;仿真结果表明了经过改进的一致性编队控制算法的有效性。     

基于二阶一致性算法的多仿生机器鱼分布式编队控制

针对动态领航者按照自身动力学模型运动, 多个跟随者机器鱼以其为编队参考点, 根据编队要求形成队形并整体跟随领航者运动的问题, 提出一种多仿生机器鱼分布式编队控制方案. 首先, 基于二阶一致性算法给出各跟随者机器鱼估计领航者位姿信息的分布式算法;其次,给出以领航者为参考点的多仿生机器鱼编队描述方法,进而各机器鱼根据编队要求以所估得的参考点信息实时确定其在编队中的期望位姿; 再次, 各跟随者机器鱼以期望速度和角速度以及所估得的领航者位姿信息为输入, 利用模糊控制器确定其速度档位和方向档位, 实现编队的形成与保持. 仿真和实验结果均表明, 所提分布式编队控制方法是有效的, 仿生机器鱼群体能够较快形成期望队形并跟随领航者游动.     

基于虚拟结构法的分布式多无人机鲁棒编队控制

针对多无人机编队控制(UAVs)问题, 本文提出了一种基于虚拟结构法的非线性鲁棒控制算法. 首先将编队 控制问题转化成两个子问题: 在惯性坐标系下虚拟刚体(VRB)光滑轨迹的生成设计, 以及在虚拟刚体坐标系下的无 人机编队队形控制设计. 针对部分无人机无法直接获取虚拟刚体状态的约束, 通过引入相邻无人机的跟踪状态, 实 现了分布式的编队控制. 同时, 考虑多无人机近距离编队飞行时相互间的气流扰动影响, 设计了基于supertwisting 的鲁棒控制算法, 提高了编队系统的控制精度和稳定性. 利用Lyapunov稳定性分析方法, 证明了位置跟踪误差在 有限时间内收敛到滑模面, 得到闭环系统全局渐近稳定的结果. 最后通过实际飞行实验, 验证了所提控制算法的有 效性和鲁棒性.     

基于分布式一致性的无人机编队控制方法

多无人机系统中,系统状态的一致性是实现多无人机协同控制的基础,针对多无人机中存在的三维空间编队控制问题,提出一种分布式一致性的无人机编队协同控制方法。在主机-从机组成的多无人机系统的基础上,引入分布式结构,设计无人机控制系统模型并建立无人机编队协同机制。根据协同机制设计基于一致性算法的协同编队控制器、基于匈牙利算法的任务分配策略以及避障策略。分别在简易模拟器和基于ROS-Gazebo的实景模拟器中仿真验证了协同控制方法的有效性。结果表明：无人机群能够有效地完成协同编队任务,并且可以通过调整层次结构进行有效编队重构。     

基于领航位置信息的AUV三维编队控制方法

研究了自治水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）三维环境中编队控制问题,应用领航一跟随式队形控制方法,仅利用领航者的位置信息及期望编队队形得到虚拟机器人的航行轨迹及速度信息,作为跟随者的航行参考量,应用反步及滑模控制方法为跟随者设计自适应控制律,使其轨迹收敛于虚拟机器人的轨迹,从而与领航者保持期望位姿关系。随后,在具体AUV动力学模型上,利用MATLAB／SIMULINK平台进行了编队控制的仿真研究,实现了预期的控制效果,验证了算法的有效性及实用性。     

多无人机自适应编队协同航迹规划

针对多无人机(UAV)协同航迹规划中因编队队形约束而忽略部分较窄通道的问题,提出了一种基于自适应分布式模型预测控制的快速粒子群优化(ADMPC-FPSO)方法。该方法利用领航跟随法和虚拟结构法相结合的编队策略构造出虚拟编队引导点,以完成自适应编队协同控制任务。根据模型预测控制的思想,结合分布式控制方法,将协同航迹规划转化为滚动在线优化问题,且以最小距离等性能指标为代价函数。通过设计评价函数准则,使用变权重快速粒子群优化算法对问题进行求解。仿真结果表明,通过所提算法能够有效实现多无人机协同航迹规划,并可根据环境变化快速完成自适应编队变换,同时较传统编队策略代价更低。     

基于Java的一种三维观察的设计与实现

提出了一种高精度三维观察算法，可对观察者做精确定位。此算法采用实四元数组实现，克服了采用矩阵实现时的非直观性、计算复杂等弱点。采用Java语言实现此算法后，不仅可以从任何角度对虚拟对象做观察．还可以随时知道观察者在虚拟世界中的精确位置并手动修改。试验结果证明这种算法是有效的，可以用于侧重实体造型的应用中。     

2阶多智能体网络在切换拓扑下的群一致性

针对2阶多智能体网络的群一致性问题,提出了基于牵引控制方法的群一致性协议.考虑到网络模型具有切换拓扑结构,在模型中引入相应的虚拟领导者.对于网络中的每一个智能体,其一致性协议依赖于智能体邻居的状态及速度信息,并受到虚拟领导者的牵引控制;进一步地,来自虚拟领导者的牵引控制可以随时间发生变换.利用代数图论、线性矩阵不等式和李亚普诺夫稳定性理论,对网络进行群一致性分析,给出了切换拓扑下2阶多智能体网络达到群一致性的充分条件.最后,数值仿真验证了理论结果的有效性.     

基于信誉度的Hashgraph共识算法

针对Hashgraph中存在的共识过程复杂,稳定性差,系统受节点活跃度、处理能力、带宽等因素影响大等问题,提出了一种基于信誉度的Hashgraph共识算法.首先,该算法创建了信誉度模型,并将其和奖励机制结合,规范节点行为的同时激励节点积极参与数据同步与共识.其次,引入领导人优化共识过程,将虚拟投票中的投票、收集票数、确认事件三个步骤缩减为选择领导人、确认事件两个步骤,缩短了交易完成确认的时间.最后,为保证领导人节点的安全性和公平性,设计了基于信誉度的领导人选择算法,实现了领导人节点的不可预测性以抵抗拜占庭节点对领导人节点的提前攻击.实验及安全性分析表明,该算法有效降低了系统对节点的依赖性,具有系统稳定性强、共识效率高、安全性强等优点.     

鲁棒多模型自适应控制系统的稳定性

研究含有不确定性的连续时间随机被控对象的鲁棒多模型自适应控制(Robust multiple model adaptive control, RMMAC)的闭环稳定性问题. 通过采用基于模型输出误差指标的 加权算法取代传统的基于卡尔曼滤波器和贝叶斯后验概率公式的加权算法, 在权值收敛的前提下, 基于虚拟等价系统(Virtual equivalent system, VES)理论给出了此类鲁棒多模型自适应控制系统的闭环稳定性证明, 并将结果推广到可以用多个线性系统系统模型进行逼近的 一类非线性慢时变被控对象.     

Asynchronous sampled-data consensus of singular multi-agent systems based on event-triggered strategy

This paper is concerned with sampled-data consensus for multi-agent systems with singular dynamics. It is assumed that the sampling period of each agent is independent of the other's. Based on event-triggered sampled-data transmission strategy, a distributed consensus protocol is presented. The consensus of singular multi-agent system is transformed into the stability of singular systems with multiple time-varying delays. By employing the Lyapunov-Krasovskii functional method, a sufficient condition on the consensus of multi-agent singular system is derived. Based on the obtained condition, an algorithm to design consensus controller gains is presented in terms of linear matrix inequalities. Two numerical examples are given to show the effectiveness of the proposed method.     

基于观测器的线性时变时滞多智能体系统一致性

针对系统状态不可测和具有通信时延的线性多智能体系统,提出一种基于观测器的一致性控制算法.设计观测器用于解决智能体状态不可测的问题,在观测器的基础上,提出一种控制协议来实现带时变时延的线性多智能体系统一致性.利用模型转换的方式将原系统转换为新的模型系统,在此基础上,构造Lyapunov-Krasovskii函数并分析系统稳定性,通过求解线性矩阵不等式获取控制器系数矩阵.最后通过Matlab数值仿真验证所提出方法的有效性.     

一类非完整轮式机器人的编队一致性

讨论了一类具有非完整约束和有向通信拓扑的轮式机器人的编队一致性问题.基于Zipf分布设计了带有耦合权重的编队一致性协议,减少了机器人间的信息交换,降低机器人编队在复杂的通讯环境中对所有机器人状态信息的依赖程度.将多机器人系统的编队一致性问题转化为误差系统的稳定性分析问题,给出了机器人形成编队的一致性条件,并利用图论和李亚诺夫稳定性理论证明在该条件下可实现系统编队收敛到期望的队形和虚拟领导者的运动规律上的目标.仿真实验和实物实验验证了所设计编队一致性协议的有效性.     

一种多约束下无人机编队的模型预测控制算法

针对多无人机在编队飞行过程中需满足机间避碰、通信、避障等约束的问题,设计一种考虑多约束的分布式模型预测控制算法,使无人机编队在满足上述约束的前提下,实现轨迹跟踪、队形保持.首先,在不考虑通信时延、外界干扰、噪声的情况下,以四旋翼为控制对象,建立线性时不变的单机及编队运动模型;然后,在考虑状态约束、输入约束、机间避碰、机间通信、避障等多种约束的情况下,以轨迹跟踪、队形保持为控制目标,基于虚拟领航策略设计一种分布式模型预测控制算法;接着,对优化问题的可行性以及编队系统的渐近稳定性进行分析,其中算法的终端部分设计、相容性约束设计是保证系统稳定的关键;最后,利用6架无人机仿真验证所提出控制算法的有效性.     

Finite-time formation of multiple agents based on multiple virtual leaders

The finite-time formation problem of multiple agents aims to find a control protocol to guarantee finite-time consensus, in which every agent can be in the right position and keep in the given formation configuration efficiently. However, it is hard to achieve a stable state if only by setting one virtual leader in multiple tasks system. This paper presents a formation controller design for a second-order multiple agents to address the finite-time formation problem. In the procedure, each agent has a virtual leader, and then a control law is designed so that the agents can keep pace with their virtual leaders in terms of speed and position. Accordingly, the controller can ensure that the relative positions among different agents and the trajectory of the whole formation can be specified in advance. Moreover, since the closed-loop system is finite-time stable, which implies that the required formation is attainable without a deviation in finite time. Finally, the stability analysis is proved by applying the graph theory, Lyapunov stability theory and homogeneous system theory. The effectiveness of the algorithm is demonstrated by numerical simulations.     

Distributed consensus of multi‐agent systems with general linear node dynamics and intermittent communications

Without assuming that the mobile agents can communicate with their neighbors all the time, the consensus problem of multi‐agent systems with general linear node dynamics and a fixed directed topology is investigated. To achieve consensus, a new class of distributed protocols designed based only on the intermittent relative information are presented. By using tools from matrix analysis and switching systems theory, it is theoretically shown that the consensus in multi‐agent systems with a periodic intermittent communication and directed topology containing a spanning tree can be cast into the stability of a set of low‐dimensional switching systems. It is proved that there exists a protocol guaranteeing consensus if each agent is stabilizable and the communication rate is larger than a threshold value. Furthermore, a multi‐step intermittent consensus protocol design procedure is provided. The consensus algorithm is then extended to solve the formation control problem of linear multi‐agent systems with intermittent communication constraints as well as the consensus tracking problem with switching directed topologies. Finally, some numerical simulations are provided to verify the effectiveness of the theoretical results. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.