无模型自适应编队控制：未知异构非线性多智能体系统

"这篇论文主要探讨了在未知异构非线性多智能体系统中的编队控制问题。通过全格式动态线性化(FFDL)技术，将未知非线性智能体转换为含有时变参数的数据模型，并提出了一种分布式无模型自适应控制策略。实验在3台NAO机器人上进行，结果显示，该方法能够有效地实现编队控制，且性能优于传统的PID控制方法。" 在多智能体系统的研究中，编队控制是一个关键领域，尤其对于那些包含未知异构非线性特性的智能体。这篇由金尚泰、李澈、任叶和侯忠生共同撰写的论文，提出了一个创新的解决方案来应对这一挑战。他们首先利用全格式动态线性化技术，这是一种处理非线性动态系统的方法，能够将未知的非线性智能体模型转化为动态线性形式，其中包含了时变参数。这种方法允许研究人员对系统进行建模，即使在系统特性未知的情况下也能进行。 接下来，论文介绍了一种分布式无模型自适应控制策略。这种策略的一个核心优势是它依赖于本地信息，而不是全局信息，这在多智能体系统中尤为重要，因为获取全局信息可能会非常困难或不切实际。通过这种控制方案，每个智能体可以仅根据其自身的状态和相邻智能体的信息来调整其行为，从而达到编队的目标。 实验部分，研究者选择了3台NAO机器人作为实体平台，利用Python编程实现了多智能体编队控制实验。实验结果表明，应用所提控制方案的3台NAO机器人能够成功完成编队任务，而且在控制性能上超越了传统的基于PID（比例-积分-微分）的控制方法。PID控制器虽然广泛使用，但在处理复杂非线性系统时可能会遇到挑战，而无模型自适应控制则提供了更灵活和适应性强的解决方案。 此外，论文还引用了其他几篇相关的研究，如基于虚拟领队的不确定轮式移动机器人自适应编队控制、基于事件触发的时变拓扑多智能体系统编队控制、基于预测控制的时滞多机器人编队脉冲控制以及轨迹跟踪级联机器人编队控制方法等，这些都显示了编队控制领域的广泛研究兴趣和多样化的解决途径。 这篇论文为处理未知异构非线性多智能体系统的编队控制问题提供了一个有潜力的框架，并通过实际的机器人实验验证了其有效性。这种方法对于提升多智能体系统的协同能力和适应性具有重要的理论和实践意义。