网络化异质多自主体系统的蜂拥控制

Due to the fact that heterogeneity is ubiquitous in multi-agent systems, it has become more and more important to have a better scientific understanding and technical supporting of these systems. However, most existing works generally assume that individuals in the network are the same. This project will aim at the flocking of heterogeneous multi-agent systems. Based on observed heterogeneity and intrinsic dynamics heterogeneity, the corresponding flocking model and flocking algorithm will be constructed respectively. Furthermore, this project will investigate the relationship among the individual heterogeneity, network topology and flocking. According to the different environmental conditions, the project will combinate pinning control, network connectivity, intermittent control and event-trigger mechanism to improve the flocking effect. Moreover, a simulation platform will be builded based on the proposed flocking algorithms. The project will help us to construct theoretical framework for the flocking of heterogeneous multi-agent systems, which provide better technical services to many engineering fields, such as mobile sensor networks.

由于异质特性广泛存在于各类网络化多自主体系统中，对于异质多自主体系统的更好的科学理解和技术支撑也变得越来越重要，但绝大多数已有结果一般假设网络中的个体是相同的。本项目以异质多自主体系统为研究对象，研究其蜂拥控制问题。基于个体的观测差异和个体的自身动力学差异，分别建立两种异质情况下的蜂拥控制模型，并设计出相应的蜂拥控制算法；在此基础上系统深入地研究个体差异、网络拓扑和蜂拥控制之间的定性和定量关系。针对不同的环境情况，结合牵制控制、保持网络连通性策略、间歇控制和事件触发机制改善蜂拥控制效果。进而，根据本项目设计的蜂拥控制算法建立异质网络的蜂拥控制仿真平台。本项目的研究不仅有助于建立异质多自主体系统蜂拥控制的理论框架，而且在移动传感器网络等工程领域具有重要的应用前景。

由于异质特性广泛存在于各类网络化多自主体系统中，对于异质多自主体系统的更好的科学理解和技术支撑也变得越来越重要。对于多自主体系统的蜂拥控制，个体的异质特性往往会严重影响系统的协同性能，甚至导致系统不稳定。本项目中的异质特性主要体现在个体的观测差异和自身动力学差异。针对个体的观测差异，研究了具有蜂拥移动策略的无线传感器网络的目标状态估计。结合牵制控制策略和保持网络连通性思想，设计移动传感器网络的蜂拥控制算法。同时利用目标系统的估计状态信息，设计分布式卡尔曼一致滤波算法。将两者结合在一起，实现具有蜂拥移动策略的单目标状态估计。为了减小整个网络的能量消耗，结合事件触发机制，设计基于事件触发机制的控制算法。在实际的通讯中，传感器节点之间的通信易受到环境影响而出现时断时通的情况，结合间歇控制理论研究了通信受限情况下的移动无线传感器网络的目标状态估计。利用低增益反馈控制方法有效的解决了具有输入饱和的一致性状态估计。在单目标状态估计的研究基础上，结合聚类协同控制思想，实现了具有蜂拥移动策略的多目标状态估计。基于个体的自身动力学差异，研究了无蜂拥控制误差存在和允许蜂拥控制误差存在的蜂拥控制。针对单边Lipschitz非线性自身动力学，通过设计有效的蜂拥控制算法来实现无蜂拥控制误差的蜂拥控制。对于允许蜂拥控制误差存在的蜂拥控制，对异质网络的蜂拥控制误差的进行有效的估计，并建立蜂拥控制误差、个体差异和网络拓扑三者之间的内在关系。最后，基于两类个体异质的蜂拥控制算法，构建了异质多自主体系统的蜂拥控制仿真平台。本项目的研究不仅有助于建立异质多自主体系统蜂拥控制的理论框架，而且在无人机-无人艇跨域异构编队等工程领域具有重要的应用前景。通过本项目的实施，共发表49篇期刊论文和6篇国际会议论文，其中包括48篇SCI期刊论文；培养3名博士研究生，5名硕士研究生。