多智能体系统的协调控制研究综述

近年来,多智能体系统的协调控制在多机器人合作控制、交通车辆控制、无人飞机编队和网络的资源分配等领域有着广泛的应用,成为当前控制学科的一个热点问题.首先介绍了多智能体系统的研究背景、智能体的概念和相关的图论知识;然后从多智能体系统协调控制包含的几个问题入手,即群集问题、编队控制问题、一致性问题和网络优化问题等,对其国内外的发展现状进行了总结和分析;最后,给出了多智能体系统有待解决的一些问题,以促进对多智能体系统协调控制理论与应用的进一步研究.     

具有控制器增益随机不确定性的多智能体一致性控制

针对控制器存在随机不确定性的多智能体系统,研究了所有智能体状态达到一致的控制问题.首先,假设智能体连接网络拓扑是无向、固定和连通的,而且每个个体的控制器存在相同的随机不确定性,最终得到了融合随机控制器增益不确定的闭环控制系统模型.应用基于李雅普诺夫稳定性理论、线性矩阵不等式技术和鲁棒控制方法,得到了一种保证误差状态系统渐近稳定的充分条件.进一步通过一系列矩阵变换处理技巧,将状态反馈控制器的存在条件转化为一组线性矩阵不等式的可行解问题.最后应用计算机仿真验证了该控制器设计结果的有效性.     

模糊多智能体系统的H∞一致跟踪控制

本文研究非线性多智能体系统在有向拓扑下的领导跟随H_∞一致性问题.首先,提出一种新的多项式模糊建模方法来描述由领导者与跟随者构建的偏差动态系统.然后,设计一致控制协议使跟随者渐近跟踪领导者的轨迹.基于多项式李雅普诺夫函数技术,提出松弛的渐近一致的充分条件并确保存在外界干扰时多智能体系统具有H_∞抑制性能.将导出的条件转化为平方和形式并能够进行数值求解.最后,给出一个实例来验证所提出的一致控制协议的有效性.     

基于数据驱动高阶学习律的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

轮式机器人执行巡逻、播种和工业生产等任务是一个强非线性的间歇过程.针对重复运行的轮式机器人轨迹跟踪问题,本文提出了一种基于数据驱动的高阶迭代学习控制算法.首先,对轮式移动机器人的模型进行推导设计,并对推导得到的状态空间形式的离散时间模型利用基于状态转移的迭代动态线性化方法,将轮式机器人系统转化为线性输入输出数据模型;其次,设计高阶迭代优化目标函数得到控制律,并利用参数更新律估计线性输入输出数据模型中的未知参数.控制器的设计和分析只使用系统的输入输出数据,不包含任何显式的模型信息.通过采用高阶学习控制方法,在控制律中利用更多之前迭代的控制输入信息,提高了控制性能.最后,仿真结果验证了该方法在轮式机器人轨迹跟踪控制中的有效性.     

基于事件触发和欺骗攻击的多智能体一致性控制

本文研究了基于事件触发和欺骗攻击的多智能体一致性问题.为了降低智能体间无线通信网络负载,本文引入事件触发机制来减少智能体之间通信的冗余数据传输量.由于智能体间无线通信网络易遭受网络攻击,因此考虑无线通信网络环境下欺骗攻击的影响,建立了一类基于事件触发和欺骗攻击的多智能体系统数学模型.基于此模型,通过利用Lyapunov稳定性理论、多智能体一致性理论和线性矩阵不等式技术分别给出多智能体一致性控制的稳定性条件和控制器设计算法.最后,通过仿真算例验证了所提出设计方法的有效性.     

基于输出反馈的分数阶奇异线性多智能体系统领导者-跟随一致性

本文主要开展多智能系统领导者-跟随一致性分析,其中每个智能体的动态性能描述为分数阶奇异线性系统.基于系统的输出信息,设计一个输出反馈的控制协议.通过有效的证明,推导出多智能体系统领导者-跟随一致性的充分条件.采用奇异值分解（SVD）技巧,可将一致性条件进一步转换为易于求解的线性矩阵不等式.当通信拓扑图假设为无向连通图时,一致性条件可以简化为相对简单的多个线性矩阵不等式.最后给出一个实例,演示如何求取反馈增益,通过仿真图可以发现本文结果正确、有效.     

多智能体系统的有限时间与固定时间一致性

本文利用非连续的控制协议,研究了多智能体系统的有限时间一致性与固定时间一致性问题.基于集值映射、微分包含以及Lyapunov稳定性理论,在统一的框架下,给出了多智能体系统达到有限时间一致性和固定时间一致性的判别准则.通过数值仿真,验证了所给协议的有效性.     

基于观测器的多智能体系统的自适应一致性控制

针对带有非线性动态的高阶多智能系统,本文提出了基于观测器的一致性和自适应控制算法.在一致性算法中加入了历史信息,并且参数增益采用自适应律控制的策略.利用Lyapunov函数、稳定性理论、图论和线性矩阵不等式技巧,得到多智能体系统一致性的充分条件.最后通过数值仿真结果验证该算法的有效性.     

一类二阶非线性多智能体系统的固定时间同步控制

研究了一类具有主从结构的二阶非线性多智能体系统的固定时间同步问题.基于齐次系统理论,设计了一个新的固定时间同步控制算法,使得多智能体系统可以在固定时间之内达到同步.理论研究表明,多智能体系统的同步时间可以预先确定并且不依赖于任何系统初始条件.最后,对多智能体系统的同步进行了数值仿真,验证了该方法的有效性.     

基于采样分布式估计器的多无人艇轨迹跟踪控制

提出了一种级联控制算法解决多无人艇（USVs）系统的分布式轨迹跟踪问题.这种控制算法可以分为两层：第一层是基于采样信息的分布式估计器,主要用于估计领航者的期望轨迹;第二层是每个无人艇的本地控制器,主要是结合滑模控制与神经网络径向基函数,在系统具有欠驱动、参数不确定性和扰动等因素的情况下,使其状态跟踪期望轨迹的本地估计值.为了求解上述跟踪控制问题,基于李雅普诺夫理论与级联系统理论,推导得到了所有无人艇位置状态收敛到期望轨迹的充分条件,并通过仿真结果验证了所提出控制方法的有效性与正确性.     

集合平均所构成的动力系统及其特性研究

以Lorenz系统为例,推导出集合平均所定义的完整动力方程(均值方程),将初值的集合平均问题作为一个广义的动力系统问题来进行研究;对于双初值和多初值的均值方程,利用定性理论分析了其吸引中心的位置和个数,并使用数值试验进行了验证,结果表明平均值的吸引子的结构与原解的吸引子位置、数量和结构均有不同。对均值方程的特征矩阵分析表明,定点附近的稳定性与原方程相同,而且特征方程所对应的特征值也与原方程相同。均值方程对应的相流散度为负值且数值上与原系统相同,因此其在相空间中的体积收缩速度和原系统相同,最终趋向一个低纬曲面,均值方程的这个性质使得Lorenz系统的集合平均解趋于一个吸引子。均值方程可以保持原方程的耗散特性、吸引子特性,但稳定点位置和个数发生了变化,非定点处的Jacobian矩阵特征值与原系统也有不同。简而言之,一旦使用了集合平均方法,那么集合数值解并不是原系统的解,仅保持了原系统的部分特征,因而集合平均是否有效需要根据具体问题和其他外部限定条件才能确定。     

基于非线性分离的可倾转四旋翼LQR飞行控制研究

本文研究了一种能够独立控制位置和姿态的可倾转四旋翼飞行器,在建立了系统动力学模型的基础上,针对可倾转四旋翼飞行器系统存在的强输入非线性问题,采用了非线性分离策略,构造中间控制量,将该强非线性系统分离为线性动态环节和非线性静态环节,并仅针对线性动态环节设计了计算量小、易于硬件实现的线性二次型调节器（LQR）,然后再通过反解输入非线性环节将中间控制量分配到实际的控制量——旋翼倾转角和电机转速.仿真实验结果表明,基于非线性分离策略设计的LQR飞行控制器能够实现对可倾转四旋翼稳定控制,很好地独立追踪位置和姿态期望.     

教学机器人综合实验平台设计与研发

为了提升机器人工程专业学生综合实践能力,本文设计了一款集机、电、控、图像处理于一体的教学机器人实验平台,将机器人机械结构设计、运动学分析、运动控制、图像处理等技术有机融合,不仅提供了机器人关节装配及实物图演示实验,易于学生理论联系实际深入掌握机器人机械结构及工作原理,而且基于开放的控制实验平台,能够完成机器人的运动学分析、驱动控制、轨迹规划、图像处理及基于视觉引导的物体识别与抓取等实验.该实验平台具有很强的综合性和可操作性,激发了学生的学习兴趣,使学生工程实践与创新能力得到有效提升.     

带有Le'vy噪声的中立型神经网络的反馈控制

针对延迟中立型神经网络系统,研究了反馈控制问题.考虑了带有Le''vy噪声的中立型神经网络,建立了一个适当的Lyapunov函数.通过Lyapunov分析方法并使用一般性Itô公式和LMI技术,得到了闭环系统的均方稳定性准则.最后,通过数值例子证实本文方法的有效性.     

基于双幂次滑模的多机器人编队控制

本文研究了基于领航跟随法的多机器人系统编队控制问题.首先,基于队形约束,给出跟随者期望的轨迹,将编队问题转化为单个跟随者的轨迹跟踪问题.在此基础上,基于双幂次滑模趋近律,设计了跟随者的线速度和角速度控制器,保证了跟踪误差能够快速收敛到零,从而保证了编队队形的稳定.最后,通过仿真验证了所提方法的有效性.     

电推进在电磁编队飞行碰撞规避控制中的应用

由于地球磁场的影响,电磁编队可以在近地轨道稳定飞行,通过改变电磁卫星磁极的电流大小来保持一定的编队队形.虽然地球磁场通常被看作偶极场,并随地球旋转,但地球磁场与电磁力场之间的相互作用被认为是一种内力.当电磁卫星编队突然遇到障碍物需要积极避障时,电磁力作为内力不能改变编队方向,因此,必须对电磁卫星编队施加外力,以实现碰撞规避控制.本文研究了电推进技术在电磁卫星编队碰撞规避中的应用.在此过程中,电推进提供编队转向所需的外部推力,而电磁力作为辅助推力共同作用实现碰撞规避.电推进采用多模态霍尔推力器,基于模糊推断的LQR重构控制方法进行碰撞规避过程的控制,并通过数字仿真验证了控制方法的有效性.