线性多智能体系统领航跟随控制：固定与切换拓扑一致性

"该文研究了线性多智能体系统在固定和切换拓扑下的领航跟随一致性控制问题。文章提出了包含分布式观测器的一致性控制算法，并利用Lyapunov稳定性理论证明了系统在满足特定条件时可以实现领航跟随一致性。" 线性多智能体系统的研究是当前自动化和控制理论中的热点问题，特别是在分布式控制和协同任务执行方面。领航跟随一致性是指一个或多个领导节点（领航者）的动态行为被其他节点（跟随者）模仿，使得整个系统的状态最终达到一致。在这个问题中，每个智能体只能获取其相邻节点的输出测量信息，这限制了它们的通信能力。 文章首先考虑了有向固定网络拓扑的情况，即网络中的连接关系是恒定不变的。在这种环境下，设计了一种一致性控制策略，其中包含了分布式观测器，允许智能体估计无法直接测量的信息。通过这种方式，即使信息不完全，智能体也能根据邻居的状态调整自己的行为。 接着，作者将研究扩展到无向切换网络拓扑的场景，即网络连接关系随着时间动态变化。在这种更复杂的情景下，依然能保证一致性控制算法的适用性。由于网络拓扑可能频繁变化，这就要求控制算法具有足够的鲁棒性来应对这些不确定性。 关键在于利用Lyapunov稳定性理论来分析和证明系统的一致性。这一理论是控制理论中的基础工具，通过构造和分析Lyapunov函数，可以判断系统的稳定性。在这里，作者证明了只要单个智能体系统是可镇定和可检测的，并且网络连接拓扑满足一定的结构条件（例如存在可达性和检测性），那么系统就能实现领航跟随一致性。 仿真结果进一步验证了理论分析的正确性和算法的有效性，显示了提出的控制策略在不同拓扑结构下都能有效地引导多智能体系统达成一致性目标。 该研究为线性多智能体系统的领航跟随一致性问题提供了新的解决方案，特别是在有限信息和动态网络环境下的控制策略设计，这对于实际应用如无人机编队、自动驾驶车辆协调等有着重要的理论指导意义。