噪声环境下的二阶多智能体系统分布式跟踪控制

"这篇论文研究了在测量噪声和有向通信通道条件下，二阶多智能体系统（MASs）的分布式跟踪控制问题。假设每个跟随者智能体可以在噪声环境中测量其邻居的位置和速度。通过提出一种新颖的速度分解技术，设计了一种基于邻居的控制律，以实现连续时间智能体的局部控制策略。证明了所提出的共识协议可以确保所有跟随者智能体跟踪活跃的领导者。此外，该结果还扩展到了具有切换拓扑的更一般情况。最后，给出了一个数值例子进行说明。关键词包括：多智能体系统（MASs），随机系统，跟踪控制，速度分解。" 本文关注的是多智能体系统中的分布式跟踪控制问题，特别是在存在测量噪声的情况下。二阶多智能体系统通常由多个具有二阶动态特性的智能体组成，这些智能体需要协同工作以实现特定的任务。在这种系统中，每个智能体（跟随者）需要根据其与邻居之间的相对位置和速度信息来调整自己的行为，以达到跟踪指定领导者的目标。 论文介绍了一种新的速度分解技术，这是一种用于处理测量噪声和通信限制的有效方法。通过这种技术，可以将每个智能体的速度分解为几个部分，使得每个智能体可以根据其与邻居的相对信息制定局部控制策略，以克服噪声影响并实现跟踪目标。 设计的基于邻居的控制律是分布式控制策略的核心，它允许每个智能体独立地调整其行为，同时考虑到其邻居的状态。这种控制策略能够确保在连续时间域内，所有跟随者智能体能够在噪声环境中有效地跟踪领导者，即使通信拓扑是有向的，即信息不是双向对等的。 论文进一步扩展了这个结果，考虑了网络拓扑结构可能随时间变化的情况，即切换拓扑。在这样的系统中，连接关系可能会在运行时发生变化，这增加了控制问题的复杂性。尽管如此，提出的控制协议仍然能够保证在各种拓扑配置下实现跟踪目标。 最后，为了验证理论分析的有效性，文章提供了一个数值示例。通过模拟实验，展示了在不同条件下的系统行为，从而直观地说明了所提出方法的性能和适用性。 这篇论文在解决二阶多智能体系统在噪声环境下的跟踪控制问题上做出了贡献，提供了创新的技术和理论结果，对于实际应用中的多智能体协调控制具有重要的参考价值。