高阶线性多智能体系统分布式时变 formation 跟踪鲁棒控制

"这篇研究论文探讨了在存在异构参数不确定性及外部干扰的情况下，具有未知控制输入的高阶线性多智能体系统的时间变形成型鲁棒跟踪问题。" 在多智能体系统（multiagent systems）的研究中，分布式时间变形成型鲁棒跟踪是一个关键的挑战，特别是在存在参数不确定性、外部扰动以及领导者的未知控制输入时。论文"Yongzhao Hua, Xiwang Dong, Member, IEEE, Qingdong Li, 和 Zhang Ren"在《IEEE Transactions on Cybernetics》期刊2017年8月刊第47卷第8期中提出了一个解决此问题的新方法。 首先，论文提出了一种完全分布式的时间变形成型鲁棒跟踪协议。这个协议利用了邻域状态信息，允许跟随者在状态空间中完成预期的时间变形成型，并同时追踪领导者产生的状态轨迹。值得注意的是，该协议设计无需全局通信拓扑知识，也不需要参数不确定性、外部干扰和领导者未知输入的上界信息。这显著降低了系统的复杂性和对信息的需求。 其次，为了确定控制参数，论文引入了一种自适应更新机制。这种机制能够动态调整，以适应环境的变化和不确定性的影响，从而提高整个系统的鲁棒性。它通过在线估计不确定性的大小和干扰的幅度，使得每个智能体能够自主调整其行为，以达到既定的跟踪目标。 接着，论文对协议的稳定性和性能进行了分析。利用Lyapunov稳定性理论，证明了在给定的协议下，即使在不确定性和干扰存在的情况下，多智能体系统仍能保持稳定的成形跟踪。此外，还讨论了协议的收敛性和跟踪误差的界限。 此外，论文可能还包括数值模拟和实验结果，以验证所提出的协议在实际应用中的有效性。这些结果可能会展示在不同场景和条件下，如何通过该协议实现多智能体系统的精确成形和跟踪。 这篇论文为高阶线性多智能体系统的协同控制提供了新的视角和工具，对于未来智能交通、无人机编队、分布式传感器网络等领域有着重要的理论指导价值。它不仅解决了参数不确定性带来的挑战，而且通过分布式策略降低了对全局信息的依赖，提高了系统的健壮性和实用性。