分布式模型预测控制在多智能体避碰中的综合方法

"避免碰撞的均质多智能体系统分布式模型预测控制的综合方法" 这篇文章主要探讨了一种应用于具有冲突避免需求的多智能体系统的分布式模型预测控制（DMPC）算法的综合方法。作者关注的是确定性、线性、时不变且齐次的动力学模型，这些特性适用于多种类型的智能体，如机器人或无人机等。在同步DMPC框架下，每个智能体不仅考虑自身的状态，还会同时考虑邻居智能体的预测信息，以便协同规划最佳输入，从而实现跟踪和队形保持任务。 文章的关键创新在于考虑到预测信息之间的不确定偏差。由于智能体之间存在通信延迟或预测误差，每个智能体的预测信息可能与实际情况存在差异。为了确保安全性，作者提出了一种与这种偏差相关的避免碰撞约束。这个约束直接整合到每个智能体的优化问题中，保证即使在存在不确定性的情况下，也能防止碰撞的发生。 此外，通过设计一种二范数形式的时变相容性约束，作者进一步限制了不确定性偏差。这种约束对于确保系统的稳定性和避免碰撞至关重要，因为它允许智能体在满足安全性的前提下，适应和调整其行为。文中证明了所提出的算法具备递归可行性，即在连续执行过程中能持续找到可行解，同时保证系统的指数稳定性，即系统状态会随着时间推移快速趋向于稳定状态。 仿真示例展示了该方法在实际应用中的效果和有效性，进一步验证了提出的分布式模型预测控制算法在多智能体系统碰撞避免问题上的优越性能。这项工作为多智能体系统的协调控制提供了一种高效、鲁棒的解决方案，对于实际的自动化和自主系统有重要的理论和实践价值。 文章的发表信息表明，它是在2013年由西安交通大学的作者完成并发表在Taylor & Francis的《国际控制期刊》上，提供了相关作者指南和订阅信息的链接，以及文章的DOI，方便读者查找和引用。