发展至今,多智能体协调控制的研究已经取得了很多的科研成果。一开始,从简单的一阶系统进行研究,然后才是向二阶和多阶系统进行拓广发展。比较常见的研究方法Lyapunov函数分析法[3,4],代数图论分析法,代数计算法,频域分析法等等。33393
丢包问题依然存在于现在的多智能体协调控制当中。并且,网络通信时延,有线宽带,干扰噪声,变化的通信拓扑等也影响着控制系统。很多国内外研究机构以及国内外学者都对此做了针对性的研究分析。一致性问题是多智能体网络协调控制的根本问题,它是分布式计算的基础。一致性问题的研究起始于上世纪七十年代啊中期,DeGroot在管理科学与统计学领域首次提出了一致性问题[5].Reynold提出了著名的Boid模型[6],并提出了中心聚结、防撞和速度匹配这三条仿真规则.Vicsek在其基础上进行了简化并且提出了Vicsek模型。Jadbabaie使用代数图论的相关的知识,第一次给一致性的问题给出了严密的 理论分析。Olfati-Saber等[7]系统提出了多智能体网络系统的一致 性问题的理论框架,并给出了一致性控制协议的基本形式,同时给出了一致性问题的可解性与控制算法的概念,给出了以平衡图为拓补结构的多智 能体系统想要最终平均一致的充要条件。Yoo[8]根据神经网络而提出了多智能体系统的分布式协调控制方法。论文网
考虑到实际系统不可避免的受到噪声干扰和通信时滞影响,Wang等研究了由一阶积分器个体组成的网络系统在收到随即干扰情况下状态实现趋同的条件,其后Aysal和Yang等在[9,10]对二阶积分器在收到外界干扰噪声时的一致性问题做了简要研究。
Ren等人[11]对基于于有制约的和不可靠信息交换下动态交换的切换的拓扑结构做出了研究,他们认为该结构是离散和连续时间一致性协议。研究表明,在系统演变的过程当中,若有向的交互图内具有一棵生成树,就能取得渐进的一致性。
绝大部分研究者研究了智能体的渐近行为,研究怎样在有限时间内通过协调达成一定的行为方式。有些人还提出了许多非线性控制协议[12-15],这类协议主要就是来针对实际的物理系统,像是无人驾驶飞机、移动机器人又或者是太空船队等的姿势同步问题。
参考文献
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mann, 1996.
[2]俞辉.多智能体机器人协调控制研究及稳定性分析[D]. 武汉: 华中科技大学博士学位
论文, 2007.
[3]Sun Y. G., Wang L., Xie G. M. Average consensus in directed networks of dynamic
agents with time-varying communication delays[C]. Proced dings of the 45th IEEE
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[4]Lin P., Jia Y. M. Average consensus in networks of multi-agents with both switching
topology and coupling time-delay[J]. Physical A, 2008, 387(1): 303-313.
[5]M.OeGroot.Reaching a consensus[J].Journal of the American Statistical Association,1974,69(345):118-121.
[6]C. Reynolds. Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model[C]. In Proceedings of the 14th Ann u.all Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques, 1987, 21(4):25-34.
[7]A.Jadbabaie,J. Lin and A. Morse. Coordination of groups of mobile autonomous agents using nearest neighbor rules[J].IEEE Transact ions on Automatic Control, 2003,48(6):988-1011.
[8]Yoo S J.Distributed adaptive containment control of uncertain nonlinear multi-agent systems in strict-feedback form[J]. Auto matica,2013,49(7):2145-2153.
[9]Hongwei Zhang,Frank L Lewis.Synchronization of networked higher-order nonlinear systems with un know dynamics.In Decision and Control(CDC),2010 49th IEEE Conference on.IEEE,2010,7129-7134.
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