基于势场法的多智能体系统鲁棒自适应刚性编队控制

In this project, the problem for robust adaptive formation Control of multi-robot systems with navigation-function method is investigated. In the actual formation process, due to the limitation of the communications and the sensing range, the complexity of formation missions, the collision avoidance among communicating agents during the motion, and the environmental factors, etc,, each closed-loop subsystem is nonlinear and these nonlinear subsystems are coupled to each other via network topology links, which has brought many difficulties and challenges for the design of formation controllers and the analysis of stability of the closed-loop systems. In view of this, using the method combined by graph theory, adaptive control theory and non-smooth theory, the novel formation control algorithm for integrator system and the more complex nonlinear system model is designed to solve the multiple equilibria problem in the project. Simultaneously, the global stability of the overall close-loop formation system under the undirected and directed communicating topology is analyzed. Furthermore, the non-ignorable influence of formation control system performance induced by the measurement error, communicating delay and switching topology is considered. With the method combined by nonlinear control theory, adaptive control theory and robust control theory, the improvement of system performance is studied, and the stability of the closed-loop systems is analyzed, too. In summary, the study will narrow the gap between theory and applications, and lays a solid foundation for the theory to practical systems development of the networked formation control system.

本项目研究了基于势场法的多智能体系统鲁棒自适应刚性编队控制问题。在实际编队过程中，由于通信和传感范围的有限性、编队任务的复杂性、运动过程中智能体之间的避撞以及环境等因素导致闭环控制系统中各个子系统均含有非线性环节，并且这些非线性子系统之间通过拓扑网络相互耦合，这就给编队控制器的设计以及闭环系统的稳定性分析带来了诸多困难与挑战。鉴于此，本项目针对一阶积分器系统和更复杂的非线性系统模型，采用图论、自适应摄动理论和非光滑理论相结合的方法，设计合适的编队控制策略，解决多平衡点问题，并分析无向通信和有向通信拓扑下编队控制系统的全局稳定性。进一步，考虑相对位置不能精确测量、通信时延和切换拓扑这些实际因素对系统性能不可忽略的影响，结合观测估计法和自适应摄动法，研究系统性能改善问题，并分析整个闭环系统的稳定性。该项研究将会缩小理论与应用的差距，为多智能体编队系统从理论走向实际系统的开发打下扎实的基础。

本课题重点研究了基于势场法的多智能体系统鲁棒自适应协调编队控制以及具有未建模动态的一类非线性系统鲁棒自适应输出反馈控制问题。主要研究内容包括：(1)针对更复杂的系统模型，基于自适应摄动方法，研究了多智能体系统全局稳定性刚性编队控制问题，初步解决了多平衡点问题。针对已有的负梯度控制算法，证明存在不期望的稳定的平衡态，进而针对二阶积分器系统和非完整小车系统设计基于摄动方法的编队控制策略，从而使得整个系统达到唯一期望的队列形状。(2)研究了通信不连续甚至中断、滞后等条件下多智能体系统的非线性自适应协调编队控制问题。分别针对二阶积分器系统和非完整小车模型，当通信拓扑是切换拓扑时，引入非光滑分析和非线性控制理论证明了所提编队控制算法能够保证多机器人系统达到期望的编队，并且互相通信的机器人之间不发生碰撞。进而针对具有时延和间断通信的有向拓扑，利用自适应控制策略和两步法设计协调跟踪控制策略，解决了非完整链式系统的协调编队控制问题。(3)当智能体之间的相对位置信息不能够精确测量时，利用自适应方法来估计未知测量误差，引入势能函数法设计自适应编队控制律。根据所提控制算法，非完整系统达到期望队形，且任意通信小车之间不发生碰撞。(4)分别针对具有状态和输入未建模动态的严格反馈非线性系统、纯反馈非线性系统以及非线性时变时滞系统，基于K-滤波器、动态面技术和后推设计方法，研究基于神经网络的参数自适应输出反馈控制方案，引入非对称的障碍李亚普诺夫函数，证明了闭环控制系统的所有信号半全局一致终结有界以及跟踪误差收敛到零的小区域内。.研究结果已在国内外学术期刊及会议上发表论文14篇，分别有7篇、13篇论文被SCI、EI收录，授权软件著作权8项，发明专利1项，实用新型专利1项，已培养5名硕士研究生。本项目的研究具有重要的理论意义和实用价值。.