多智能体控制中领导者跟随一致性例子 实现代码

以下是一个简单的多智能体控制中领导者跟随一致性的实现示例，使用Python和ROS（机器人操作系统）：

import rospy
from geometry_msgs.msg import Twist

class LeaderFollower:

    def __init__(self):
        self.leader_vel = Twist()
        self.follower_vel = Twist()
        self.leader_vel_pub = rospy.Publisher('/leader/cmd_vel', Twist, queue_size=1)
        self.follower_vel_pub = rospy.Publisher('/follower/cmd_vel', Twist, queue_size=1)
        
    def leader_callback(self, msg):
        self.leader_vel = msg
        self.leader_vel_pub.publish(self.leader_vel)
        
    def follower_callback(self, msg):
        self.follower_vel = msg
        self.follower_vel.linear.x = self.leader_vel.linear.x * 0.8  # 跟随者比领导者慢20%
        self.follower_vel_pub.publish(self.follower_vel)

if __name__ == '__main__':
    rospy.init_node('leader_follower')
    lf = LeaderFollower()
    rospy.Subscriber('/leader/cmd_vel', Twist, lf.leader_callback)
    rospy.Subscriber('/follower/cmd_vel', Twist, lf.follower_callback)
    rospy.spin()

在这个示例中，我们定义了一个名为LeaderFollower的类，其中包含了两个回调函数leader_callback和follower_callback，以及两个机器人的速度控制器leader_vel_pub和follower_vel_pub。

在leader_callback中，我们将领导者的速度消息保存到类的成员变量leader_vel中，并将该消息发布到领导者的速度控制器leader_vel_pub中。

在follower_callback中，我们将跟随者的速度消息保存到类的成员变量follower_vel中，并将跟随者的线速度设为领导者的线速度*0.8（即比领导者慢20%），然后将该消息发布到跟随者的速度控制器follower_vel_pub中。

最后，我们通过rospy.Subscriber订阅领导者和跟随者的速度控制器，然后通过rospy.spin()保持节点的运行。

这个示例演示了如何实现领导者跟随一致性的多智能体控制，使跟随者能够根据领导者的行动进行调整，从而达到整个系统的一致性和稳定性。