[发明专利]一种多智能体编队跟踪控制方法及系统

说明书

本发明公开一种多智能体编队跟踪控制方法及系统。该方法包括：获取各个智能体的位置；根据各个智能体的位置确定领航者、跟随者以及各跟随者相对领航者的位置状态，从而得到智能体编队；引入增广对象，建立智能体编队的故障和饱和模型；以领航者的状态为参考，确定利用故障和饱和模型实现时变编队跟踪的目标函数；利用一阶滤波器的输出信号和增广对象的输出信号建立饱和约束下的自适应容错控制律，确定控制律的参数，得到自适应容错和抗饱和控制律；以目标函数为控制目标，按照自适应容错和抗饱和控制律对各个智能体进行控制。本发明的方法及系统，保证多智能体编队跟踪误差的收敛性，即便在发生故障时控制信号在执行器的饱和边界之内。

技术领域

本发明涉及多智能体系统领域，特别是涉及一种多智能体编队跟踪控制方法及系统。

背景技术

多智能体系统具有广阔的应用前景，融合了多传感器技术、通信技术和协同控制，相对于单智能体有无可比拟的优势。在众多的实际应用场景中，比如卫星导航、机器人控制、搜索救援，多智能体的编队和跟踪控制是实现典型任务的必要技术。然而，随着多智能体系统规模增大，个体产生执行器故障的概率随之提高。此外，如果多智能体系统遭到攻击，那么会有个体同时产生执行器偏差和效率下降故障。执行器故障是需要考虑的一个因素，另一个因素是执行器的饱和特性，这是由执行器的客观物理约束决定的。因此，必须设计控制方法以抑制由执行器故障和饱和所导致的多智能体系统的性能下降、保证安全可靠地执行任务。

目前，在多智能体编队技术方面，基于行为的编队控制、“长机-僚机”方式的编队控制和虚拟结构方式编队控制是机器人和飞行器领域的经典控制方法，这三种典型控制方法分别有各自的优点与缺点。近年来，随着多智能体一致性研究的发展，基于一致性的多智能体编队方法被逐渐采用，并且已经证明基于一致性的编队控制方法相较于上述三种典型控制方法更具有普遍性。

多智能体系统编队跟踪控制中必须要考虑的实际问题是容错控制。某一个智能体产生的故障可能通过通信拓扑传导至系统的其他个体，可能导致整个系统的瘫痪失效。实际情况是，执行器会产生效率下降和控制偏差，并且两者的范围是未知的，因此容错控制需采用鲁棒控制方法或自适应控制。执行器的不可避免的约束是饱和，从而导致控制信号超出执行器的饱和输出边界。

发明内容

本发明的目的是提供一种多智能体编队跟踪控制方法及系统，保证多智能体编队跟踪误差的收敛性，即便在发生故障时控制信号在执行器的饱和边界之内。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种多智能体编队跟踪控制方法，包括：

获取各个智能体的位置；

根据各个智能体的位置确定领航者、跟随者以及各所述跟随者相对领航者的位置状态，从而得到智能体编队；

引入增广对象，建立所述智能体编队的故障和饱和模型；

以领航者的状态为参考，确定利用所述故障和饱和模型实现时变编队跟踪的目标函数；

利用一阶滤波器的输出信号和增广对象的输出信号建立饱和约束下的自适应容错控制律，确定所述控制律的参数，得到自适应容错和抗饱和控制律；

以所述目标函数为控制目标，按照所述自适应容错和抗饱和控制律对各个智能体进行控制。

可选的，所述根据各个智能体的位置确定领航者、跟随者以及各所述跟随者相对领航者的位置状态，从而得到智能体编队，具体包括：

将无邻居的智能体确定为领航者；

将具有邻居的智能体确定为跟随者；

计算每个跟随者的邻居集合中领航者的数量；

当当前跟随者的邻居集合中包含所有的领航者时，确定当前跟随者为灵敏跟随者；