【多智能体系统一致性】异构系统的协同控制及最优控制、多无人车UGV系统的最优编队控制研究（Matlab代码实现）

异构多智能体系统混合了不同类型的智能体，如一阶和二阶智能体等。这种复杂性使得系统的协同控制面临诸多挑战，例如不同智能体的动力学特性差异大，通信和协调机制复杂。

Ps.729

955人浏览 · 2025-02-08 11:22:40

Ps.729 · 2025-02-08 11:22:40 发布

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目录

⛳️赠与读者

💥1 概述

多智能体系统一致性：异构系统的协同控制及最优控制、多无人车UGV系统的最优编队控制研究

一、引言

二、异构系统的协同控制

（一）系统概述

（二）控制策略

三、异构系统的最优控制

（一）目标设定

（二）方法探讨

四、多无人车UGV系统的最优编队控制

（一）UGV系统特点

（二）编队控制策略

五、研究现状与挑战

（一）研究现状

（二）面临挑战

六、结论与展望

（一）结论

（二）展望

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

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💥1 概述

多智能体系统一致性：异构系统的协同控制及最优控制、多无人车UGV系统的最优编队控制研究

一、引言

多智能体系统（Multi-Agent Systems）近年来在多个领域展现出巨大的应用潜力，随着科技的持续进步，其在复杂任务执行中发挥着越来越重要的作用。异构系统的协同控制、最优控制以及多无人车UGV系统的最优编队控制成为研究热点。本研究旨在深入探讨这些关键问题，为多智能体系统的发展提供理论支持与实践指导。

二、异构系统的协同控制

（一）系统概述

（二）控制策略

系统划分与控制设计：设计一致性控制算法，将一阶和二阶智能体系统重新排列并进行模型转换，分解为多个相互独立的子系统。这种方法有效简化了分析和处理的复杂度，使得对复杂系统的控制更具可操作性。
稳定性分析：借助李雅普诺夫稳定理论，分别在固定有向拓扑结构和动态切换的有向拓扑结构下对系统进行稳定性分析。确保系统在不同拓扑条件下都能保持稳定运行，实现协同控制目标。

三、异构系统的最优控制

（一）目标设定

在异构系统中，最优控制旨在通过合理设计控制策略，使系统在满足一定约束条件下，达到性能指标的最优，如最小化能量消耗、最短时间完成任务等。

（二）方法探讨

综合考虑系统的动力学模型、约束条件（如固定拓扑、时变拓扑、避障、输入饱和、状态约束、通信时延、通信范围有限等），运用先进的优化算法（如模型预测控制、动态规划等）求解最优控制策略。这些算法需要在复杂的系统环境中权衡各种因素，以实现全局最优控制。

四、多无人车UGV系统的最优编队控制

（一）UGV系统特点

多无人车UGV系统具有自主性、灵活性等特点，但同时在编队控制方面面临诸多挑战，如车辆间的协调、避障以及对环境的适应性等。

（二）编队控制策略

基于图论的方法：利用图论描述车辆间的通信拓扑关系，通过设计合适的拓扑结构，保证车辆间信息的有效传递，实现编队的稳定性和协同性。
考虑约束条件的优化：在编队控制中，充分考虑避障、车辆动力学约束等条件，运用优化算法求解最优的编队轨迹和控制输入。例如，通过势函数方法将障碍物的影响转化为势场，引导车辆避开障碍物，同时保持编队队形。

五、研究现状与挑战

（一）研究现状

目前，多智能体系统在一致性控制、队形控制、合围控制和编队合围等方面取得了一定成果。从研究对象看，涵盖了线性系统（一阶、二阶、高阶）、非线性系统、拉格朗日系统等；从约束条件角度，对各种复杂情况都有涉及。

（二）面临挑战

协同的本质实现：当前许多控制策略大幅依赖预设，实际运行中缺乏真正的协同性。真正的协同应是分布式控制体系，每个智能体根据自身传感器和通信信息自主决策和运动，这与现有技术存在差距。
领域融合困难：群体智能与协同控制的结合研究较少。搞群体智能的人员不熟悉控制领域，而搞控制的人员对计算机和优化算法了解不足，阻碍了两者的融合发展。

六、结论与展望

（一）结论

本研究对异构系统的协同控制、最优控制以及多无人车UGV系统的最优编队控制进行了深入探讨。在异构系统协同控制方面，通过系统划分和稳定性分析实现有效控制；最优控制需综合考虑多种因素求解最优策略；多无人车UGV系统的最优编队控制需结合图论和约束优化方法。

（二）展望

未来研究应致力于解决当前面临的挑战，推动多智能体系统从理论研究向实际应用进一步拓展。加强群体智能与协同控制的融合研究，探索真正实现协同的控制策略，以推动多智能体系统在更多领域的广泛应用，实现从单体智能到群体智能的升级。

📚2 运行结果

部分代码：

tt2 = 3/dT;
scatter3(UGV1(1,tt2),UGV1(2,tt2),tt2*dT,100); hold on
scatter3(UGV2(1,tt2),UGV2(2,tt2),tt2*dT,100); hold on
scatter3(UGV3(1,tt2),UGV3(2,tt2),tt2*dT,100); hold on
line([UGV1(1,tt2),UGV2(1,tt2)],[UGV1(2,tt2),UGV2(2,tt2)],[tt2*dT,tt2*dT], 'linewidth',0.5);
line([UGV2(1,tt2),UGV3(1,tt2)],[UGV2(2,tt2),UGV3(2,tt2)],[tt2*dT,tt2*dT], 'linewidth',0.5);
line([UGV3(1,tt2),UGV1(1,tt2)],[UGV3(2,tt2),UGV1(2,tt2)],[tt2*dT,tt2*dT], 'linewidth',0.5);
text(UGV3(1,tt2)+1,UGV3(2,tt2)-1,tt2*dT,'t = 3s','Interpreter','latex')

tt3 = 5/dT;
scatter3(UGV1(1,tt3),UGV1(2,tt3),tt3*dT,100); hold on
scatter3(UGV2(1,tt3),UGV2(2,tt3),tt3*dT,100); hold on
scatter3(UGV3(1,tt3),UGV3(2,tt3),tt3*dT,100); hold on
line([UGV1(1,tt3),UGV2(1,tt3)],[UGV1(2,tt3),UGV2(2,tt3)],[tt3*dT,tt3*dT], 'linewidth',0.5);
line([UGV2(1,tt3),UGV3(1,tt3)],[UGV2(2,tt3),UGV3(2,tt3)],[tt3*dT,tt3*dT], 'linewidth',0.5);
line([UGV3(1,tt3),UGV1(1,tt3)],[UGV3(2,tt3),UGV1(2,tt3)],[tt3*dT,tt3*dT], 'linewidth',0.5);
text(UGV3(1,tt3)+1,UGV3(2,tt3)-1,tt3*dT,'t = 5s','Interpreter','latex')
grid on
xlim([0,80]);
ylim([0,40]);
xlabel("$p^x_{gi}$ (s)",'Interpreter','latex', 'FontSize',16);
ylabel("$p^y_{gi}$ (m)",'Interpreter','latex', 'FontSize',16);
legend('无人车1', '无人车2', '无人车3');