事件触发控制的二阶多智能体领导跟随一致性算法

"该文研究了二阶多智能体系统在固定有向拓扑下的领导跟随一致性问题，提出了一种基于事件触发控制的算法。通过设计状态误差触发函数，仅在满足特定条件时智能体才会触发事件并更新信息，从而减少通信和计算负担。在两次触发事件之间，控制输入仅由领导者控制信号决定。通过模型变换、矩阵理论和Lyapunov稳定性理论，得到了系统实现领导跟随一致性的充分条件。仿真结果证实了理论分析的有效性。" 本文主要探讨了多智能体系统中的一个关键问题——基于事件触发的二阶多智能体领导跟随一致性。在这个问题中，一组智能体需要根据领导者的动态行为达成一致性，同时在有限的网络和计算资源下进行操作。具体来说，研究集中在有固定拓扑结构的二阶多智能体系统，这种结构意味着信息流只能沿特定方向传递。 为了解决这一问题，作者提出了一个创新的事件触发控制策略。这个策略的核心在于每个跟随者智能体会依据状态误差的形式来定义一个触发函数。只有当状态误差达到某个预设阈值，即触发函数值为零时，智能体才会触发事件，并在此时更新和传递其状态信息。在两个连续的触发事件之间，跟随者的控制输入仅仅依赖于领导者的控制信号，这大大减少了不必要的通信和计算需求。 为了证明所提方法的可行性，作者运用了模型变换技术，将原问题转化为更容易分析的形式。接着，借助矩阵理论，他们分析了系统的动力学特性，并利用Lyapunov稳定性理论建立了保证系统一致性的一个充分条件。这一条件确保了在给定的控制策略下，所有智能体最终能够跟随领导者达到一致性状态。 最后，通过计算机仿真验证了所提出的理论方案。仿真结果表明，即使在网络资源有限的情况下，事件触发控制也能有效地实现多智能体的领导跟随一致性，验证了理论分析的正确性和实用性。 这项工作为解决多智能体系统的协调和一致性问题提供了一个新的、高效的解决方案，特别是在资源受限的环境中，这对于分布式控制、机器人协作和传感器网络等领域具有重要的理论和应用价值。