分布式自适应控制在非 holonomic 机器人队形控制中的应用

"Distributed adaptive control for consensus tracking with application to formation control of nonholonomic mobile robots" 这篇论文主要探讨了分布式自适应控制在共识追踪问题中的应用，特别是针对非完整约束移动机器人的编队控制。作者包括来自清华大学自动化系、南洋理工大学电子与电气工程学院以及华中科技大学控制科学与工程系的研究者。 在论文中，研究者关注的是由多个非线性子系统组成的系统如何实现输出共识，即所有子系统都能跟踪一个期望的轨迹。这个问题在多机器人系统中具有重要的实际意义，特别是在需要协同工作的机器人编队中。 自适应控制是一种动态调整控制器参数以适应系统未知特性的方法，它可以处理系统模型的不确定性。在分布式控制中，每个子系统不仅根据自身的状态信息进行决策，还会考虑来自邻居的信息，这样可以实现全局目标而无需集中式协调。 关键词包括分布式协调、自适应控制、共识追踪、非线性系统以及非完整约束移动机器人。这些关键词表明论文的核心是设计一种能够在网络中各个节点之间实现信息交互和自我调整的控制策略，以解决非完整约束机器人（例如，不能自由旋转的轮式机器人）的编队追踪问题。 具体来说，论文可能涉及以下几点内容： 1. **非线性系统的共识追踪**：针对具有内在不匹配未知参数的非线性子系统，研究如何设计控制算法使得所有子系统能够达成一致并跟踪期望轨迹。 2. **分布式自适应策略**：提出了一种分布式控制策略，允许每个机器人根据其本地测量和邻居的信息来自适应地调整控制器参数，以克服模型不确定性。 3. **非完整约束的处理**：针对非完整约束的移动机器人，即机器人运动受到某些限制，如只能沿特定方向移动，研究如何设计控制策略以克服这些限制并实现编队追踪。 4. **理论分析与仿真验证**：论文可能包含了对所提控制策略的稳定性分析，并通过仿真或实验展示了其在实际系统中的性能。 5. **应用实例**：可能通过具体的非完整约束移动机器人编队控制问题，展示了所提方法的有效性和实用性。 这篇论文为解决多机器人系统中的复杂控制问题提供了一种新的分布式自适应控制方法，特别适用于非完整约束的移动机器人编队，对于未来智能机器人领域的研究和应用具有重要的理论与实践价值。