基于边事件驱动采样的双积分器网络一致性协议

本文主要探讨了基于边事件驱动采样的二阶积分器网络系统的一致性问题。在当前的多智能体系统研究背景下，曹梦涛、肖峰和王龙这三位作者关注的是具有无向拓扑结构的二阶积分器网络，这是一种常见的建模工具，用于描述多个智能体之间的协同行为。二阶积分器通常用于模拟物理系统的动态特性，如车辆、机器人等。 文章的核心贡献是提出了一种新颖的控制策略，即边缘事件驱动的采样控制协议。这个协议利用邻居个体的位置信息和速度信息进行决策，通过边事件来协调各个智能体的动作。边事件的触发规则设计得相当精巧，只依赖于相关智能体的状态，确保了事件的发生独立于其他边，这有助于减少通信开销和控制器更新的频率。 该协议的关键在于解决二阶多智能体系统的平均速度状态一致性问题。一致性是多智能体系统中的重要概念，意味着所有智能体最终会达到相同的运动状态或目标。通过这种方法，作者证明了该协议能够确保系统内的智能体在有限的时间内达成一致，并优化了控制性能，降低了对实时通信的需求。 为了验证理论分析的有效性，文中提供了仿真算例作为补充，通过实际运行的结果展示了协议在解决一致性问题上的优越性。这些仿真结果进一步证实了所提出的控制策略在实际应用中的可行性。 这篇论文为多智能体系统的设计和控制提供了一个创新的解决方案，特别是在处理大规模、分布式系统时，边事件驱动的采样控制方法显示出了其在降低复杂性和提高效率方面的潜力。这对于未来的自主系统、机器人协作以及物联网等领域都有着重要的理论和实践意义。