有向网络中非线性多智能体的协调跟踪控制

"有向网络下非线性多智能体系统的协调跟踪问题研究，通过一致性理论，设计分布式控制策略，使非线性智能体在有向拓扑结构中实现对领航智能体的跟踪。在仅部分智能体能获取领航者信息的情况下，当拓扑结构形成有向生成树时，控制算法能够确保所有跟随智能体有效跟踪领航智能体，该拓扑结构是系统跟踪的必要条件。仿真实验验证了控制算法的效能。" 本文关注的是在有向网络环境下非线性多智能体系统的协调跟踪控制问题。多智能体系统是由多个相互作用的智能体组成的网络，这些智能体可以是机器人、无人机或任何其他自主实体。在非线性系统中，每个智能体的动力学模型是复杂且不遵循线性规则的，通常满足Lipschitz条件，这意味着系统变化率是有限的，保证了系统稳定性的可能性。 一致性理论是解决此类问题的关键工具，它允许智能体通过相互间的通信和信息交换来达成一致的行为，如同步运动或协同跟踪。在有向网络中，信息的传递是单向的，这增加了控制设计的复杂性。在本研究中，作者假设仅有部分跟随智能体能够接收到领航智能体的信息，这是一个更为现实和更具挑战性的设定。 研究指出，领航智能体与跟随智能体之间的拓扑结构必须形成有向生成树。有向生成树意味着网络中存在一条从领航智能体到每个跟随智能体的路径，确保信息可以从领导者传递到所有其他智能体。这种拓扑结构是实现协调跟踪的必要条件，因为它保证了信息流的连通性。 为了解决这个问题，论文提出了一个分布式控制律，该控制律允许每个跟随智能体根据接收到的信息调整其行为，以逼近领航智能体的轨迹。控制算法的设计考虑到非线性动力学模型的特性，并且能够在满足特定条件下确保所有跟随智能体的跟踪性能。 最后，通过仿真实验，研究人员验证了所提出的控制策略的有效性。这些实验结果表明，在有向网络下的非线性多智能体系统中，所设计的算法能够成功地实现领航智能体的协调跟踪，即使在信息传播受限的情况下也能保持良好的跟踪性能。 总结来说，这项工作为非线性多智能体系统的协调跟踪控制提供了新的见解和解决方案，对于理解和优化复杂网络中的自主系统协同行为具有重要意义。