有向图连通性维护下的多机器人聚集控制

"这篇文章主要探讨了在有向图上的多机器人系统的协同聚集，以及如何通过连通性维护来实现这一目标。文章提出了针对非完整多机器人系统的协同植绒（flocking）分析和设计方法，利用有界人工势场（APF）设计控制协议，确保在系统演化中保持连接性、防止碰撞并保持稳定距离。" 文章详细阐述了有向图在多机器人系统中的应用，尤其是在连通性维护方面的重要性。通过设计有界且平稳分布的控制协议，基于有向图的通信拓扑可以在系统运行过程中保持连接性，而不受非定向或平衡拓扑的限制。这种方法扩展了对组拓扑的要求，允许在更广泛的有向图环境中实现稳定聚集。 论文中还提出了一种控制算法，用于解决虚拟领导者的聚集问题。在这种情况下，即使只有团队中的一台机器人拥有全部信息，也能引导所有机器人按照期望的速度和方向渐近移动，实现高效协作。 为了验证这些理论，作者们进行了仿真和实际实验，结果证实了所提算法的有效性和实用性。这表明，通过有向图的连通性维护策略，可以有效解决多机器人系统的协同问题，无论是在理论上还是在实践中都具有显著的价值。 关键词涉及"multi-robot system"（多机器人系统）、"nonholonomic kinematics"（非完整动力学）、"flocking"（协同聚集）、"directed network"（有向网络）和"connectivity maintenance"（连通性维护）。这些关键词涵盖了多机器人系统协同控制的基础理论和关键方法，对于理解和研究多机器人系统的群体行为和通信网络具有重要意义。