基于强化学习的多智能体系统目标围捕控制

针对多智能体系统目标围捕问题，提出了基于强化学习的目标围捕控制方法。首先，对多智能体系统进行马尔可夫博弈建模，设计能够控制系统到期望围捕状态并满足避障要求的势能函数，将模型控制与强化学习原理结合，利用势能模型引导的改进多智能体强化学习算法进行围捕。其次，在已有势能模型的基础上建立跟踪围捕和环航围捕2种围捕策略。前者通过设计速度势能函数实现多智能体一致跟踪。后者加入虚拟环航点，设计虚拟环航点势能函数实现期望环航。最终，仿真验证了多智能体强化学习围捕控制策略的有效性。     

异构多智能体系统分组输出时变编队跟踪控制

空地协同控制是前沿的热点研究之一,以无人机、无人车为代表的空地智能体动力学模型的差异为研究带来了挑战。研究了高阶异构多智能体系统在有向拓扑条件下的分组输出时变编队跟踪控制问题,提出了虚拟领导者、分组领导者以及跟随者组成的三层协同控制架构。虚拟领导者用于规划整个多智能体系统的状态轨迹,分组领导者跟踪虚拟领导者所提供的轨迹信息,并相互协作以实现分组间的协同配合。跟随者跟踪分组领导者的输出并实现期望的输出编队。在有向通信拓扑结构条件下,基于局部邻居间的相对信息、观测器理论和滑模控制理论构造了控制协议,利用Lyapunov稳定性理论证明协议的有效性。数值仿真结果表明提出的方法能够实现无人机、无人车等异构智能体的空地协同,具有较好的工程应用价值。     

有向切换拓扑下非线性多智能体系统的一致性控制

本文研究有向切换拓扑条件下无领导者的Lur'e型非线性多智能体系统的动态一致性问题。设计了基于协同邻居输出信息的观测器类型的动态一致性算法，可以保证在邻居状态信息未知情况下系统达到一致。利用Laplacian矩阵的特殊性质以及Laplacian矩阵的降维变型形式，提出了一种新的拓扑依赖的多重Lyapunov函数构建方法，进而将切换拓扑下的一致性问题转换为低维切换系统的稳定性问题。该方法放宽了对拓扑条件的约束，实现了网络拓扑依赖矩阵和系统动态依赖矩阵的独立设计。再利用多重Lyapunov函数法结合线性矩阵不等式方法对系统进行稳定性分析，给出动态一致性控制器的反馈矩阵的求解方法，得到了平均驻留时间条件。结果表明，提出的方法可使得Lur'e型非线性多智能体系统达成一致，只要满足每个候选拓扑中都包含有向生成树且切换拓扑的平均驻留时间大于一个指定的阈值。     

基于固定阈值事件触发扩张状态观测器的多智能体协同目标环绕控制

针对复杂多扰环境下面向未知运动目标的多智能体对峙跟踪问题,提出了一种基于固定阈值事件触发扩张状态观测器(FTESO)的多智能体协同目标环绕控制方法。首先,建立了智能体与目标的相对运动模型,将目标加速度、模型非线性、环境摄动视为集总干扰,利用量测的相对位置信息构造可降低测量端状态更新频次的FTESO,以实现在非周期采样条件下对于相对速度不可测和集总干扰未知的精准估计。其次,结合速度方向场理论生成目标与智能体间的期望相对速度,根据相邻智能体间的相对角间距信息与FTESO的观测结果,设计了一种不依赖目标加速度信息的多智能体相位协同一致性协议,使得多智能体能够以指定环绕半径、环绕角速度和相对角间距实现对未知运动目标的环绕跟踪。借助Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统中所有误差信号最终一致有界。最后,通过仿真和比较结果验证了所提算法的有效性。     

一种基于信息一致性的卫星编队协同控制策略

提出一种基于信息一致性的分布式协同控制策略,实现了卫星编队的构型建立、保持与整体机动。首先根据编队各星的初始相对状态,应用一阶一致性算法,协商估计出编队整体系统基准参考点的相对状态;再根据编队整体系统模型预测方程,以凸优化方法规划出期望重构机动路径;之后设计了基于二阶一致性算法的反馈协同控制律,使各星彼此协同地跟踪期望路径与构型、整体机动参考信息,并证明了系统的稳定性。仿真结果表明:只要在基准参考点一致性估计过程中信息拓扑图中存在最大生成树,该策略就能实现卫星编队的协同机动;反馈协同控制律能有效消除相对初始状态误差与地球非球形摄动J2项引起的各星状态偏离,并具有较好的容错性;与传统方法相比,本文方法在燃料消耗总量与均衡性方面均有所改善,且在构型快速建立或重构时,燃料消耗总量方面优势较为明显。     

具有动态领导者的多智能体系统分组一致性控制

对一类具有动态领导者的非线性多智能体系统的一致性进行研究，解决了领导-跟随一致性控制问题。首先，考虑到多目标任务中广泛存在的合作-竞争机制和领导者的控制输入非零的情况，基于邻居智能体的相对状态信息，设计了一类分布式的分组一致性控制器。通过在所设计的控制器中增加补偿项，解决了由领导者非零控制输入引出的问题。引入了一类Lipschitz-like条件，解决了非线性项在实现分组一致时所带来的困难。其次，利用图论和构造Lyapunov函数，通过求解代数Riccati方程得出了系统实现分组一致性的充分条件，并基于所设计的控制器实现了多智能体系统动态领导-跟随的分组一致性控制。最后，通过数值仿真和结果分析验证了所提出控制方案的有效性和可行性。     

异构多导弹系统自适应分布式协同制导

针对异构多导弹系统的分布式协同制导问题,在传统比例导引律的基础上设计出一类领航跟随分布式协同制导律。运用代数图论、分布式网络同步原理以及非线性系统一致性理论,领弹采用基于固定系数的比例导引律,从弹采用基于可变系数的参数自适应比例导引律。该领航-跟随分布式自适应协同制导律可使领弹和从弹实现对目标的同时攻击,且各相邻导弹间仅传输各自的可测状态信息,算法具有较低的通信代价和较好的可扩展性。最后给出了相关数值仿真算例,仿真结果验证了控制算法的有效性。     

多智能体离散时间系统一致性研究

研究了无向连通图条件下带有输入延时的多智能体离散时间系统一致性问题,分析了多智能体系统一致性问题和离散时间系统稳定性之间的本质联系。利用广义Nyquist稳定性判定准则和矩阵特征值相关理论,推导出多智能体离散时间系统在信息交换拓扑为无向连通图且带有输入延时的条件下达到渐近一致的充分条件。仿真结果与理论分析相符,在无向连通图条件下,当输入延时小于或等于该充分条件给出的标准延时,多智能体系统可以达到渐进一致。     

基于滑模的多无人机系统协同编队控制

针对具有非完整约束的多无人机系统编队控制问题，提出了一种基于滑模的协同编队控制算法。控制目标是使多无人机系统能够收敛到期望编队，并且能够跟踪上期望的运动轨迹。在领导-跟随结构中，编队的期望运动轨迹由一个动态的虚拟领导者来表示，仅部分跟随者先验已知虚拟领导者信息，并且所有跟随者之间只能局部交互信息。首先，采用分布式状态观测器，使所有跟随者能够在有限时间内估计出虚拟领导者的状态。然后，利用该观测器的估计状态，提出了基于滑模的协同编队控制算法。最后，基于李雅普诺夫稳定性理论证明了多无人机系统的稳定性,并且通过5架无人机的仿真验证了所提算法的有效性。     

基于相对方位信息和单间距测量的多智能体编队协同控制

由多个载体组成的多智能体系统对复杂环境具有更高的适应性,能够完成传统单个载体无法完成的任务。针对多智能体编队集结与队形移动跟踪问题,提出了一种改进的多智能体编队协同控制新算法。首先,以拒止环境下跟随智能体仅能通过光学传感器测量相对方位信息为任务背景,针对"领导者——第一跟随者"结构的多智能体编队,提出了基于相对方位信息与单间距测量的控制器,使得第一跟随者智能体可以追随移动的领导者智能体,并且可以通过改变与领导者智能体的间距对编队整体队形进行缩放控制。其次,提出一种了改进的分布式控制律,使得其他跟随者智能体可以仅通过两个相对方位信息完成编队飞行。然后,根据Lyapunov第二方法,构建了系统的能量函数,验证了所提出算法的稳定性。最后,通过数值仿真实验对所提算法进行了验证。仿真结果表明,基于该控制律多智能体系统能够完成编队集结、队形缩放和编队飞行的任务。