无加速度测量的连通性保持领导者跟随群体控制算法

"无需加速测量的有界保持连通性的领导者跟随植群算法" 本文主要探讨的是多自主体系统的分布式保持连通性的领导者跟随者群体控制问题。这些自主体具有二阶动力学特性，即它们的运动由位置和速度决定。在群体控制系统中，领导者负责设定运动方向或速度，而跟随者则根据领导者的行为调整自己的状态，同时保持整个网络的连通性和避免碰撞。 首先，文章提出了一种新的有界人工势场设计。这种势场不仅能够确保系统在演化过程中保持连通性，还能实现距离稳定和碰撞避免。人工势场是一种常用的工具，用于模拟物理或虚拟环境中个体之间的相互作用力。通过精心设计，这个有界势场能够在不增加额外通信需求或计算复杂性的情况下，确保群体的动态性能。 接着，针对动态领导者（其加速度未知）的情况，作者们结合了势能梯度下降方法和滑模控制理论，为每个跟随者设计了一组分布式的有界控制输入。势能梯度下降方法允许跟随者通过最小化与领导者之间势能的差异来追踪领导者，而滑模控制则提供了一种鲁棒的控制策略，可以处理不确定性或外部干扰。这种控制协议使得即使没有领导者加速度的信息，跟随者也能实现与动态领导者的速度共识，并且能够避免与其他主体碰撞。 理论分析表明，所有跟随者将渐近地实现与动态领导者的速度一致性，底层网络始终处于连接状态，只要初始网络是连通的，就能达到所需稳定的群体行为。这在多自主体系统中具有重要的实际应用价值，例如无人机编队、自动驾驶车辆的协同行驶等。 为了验证所提控制算法的有效性，文中进行了非平凡的仿真和实验。这些结果证明了提出的控制策略能够在实际场景下有效工作，不仅能够保证群体的连通性，还能实现动态目标的跟踪和碰撞避免，进一步巩固了理论分析的正确性。 这项研究为解决具有二阶动力学特性的多自主体系统的分布式领导者跟随者群体控制问题提供了新的解决方案，尤其是在没有领导者加速度信息的情况下，通过设计有界控制输入实现了连通性保持、速度共识和碰撞避免，对相关领域的理论研究和技术开发具有积极的推动作用。