网络化欠驱动Lagrange系统的协调控制

This project focuses on the coordinated control of networked under-actuated Lagrange systems. For the general networked under-actuated Lagrange systems, a coordinated control algorithm is developed based on local information exchange, and various (fixed undirected and directed, switching undirected and directed) network topology conditions are derived. It is shown that the proposed control algorithm enables the networked under-actuated Lagrange systems to track a time-varying single-point or regional reference signal under the corresponding network topologies. Then, for the networked under-actuated Lagrange systems with model uncertainty, with control saturation, and without generalized coordinate derivative information, the correponding coordinated control algorithms are developed, respectively, and the controller parameter conditions and network topology conditions are determined to guarantee the coordinated controls of the networked under-actuated Lagrange systems. The proposed control algorithms are verified by computer simulations and quadrotor trials.

本项目开展网络化欠驱动Lagrange系统的协调控制研究。对于一般的的网络化欠驱动Lagrange系统，基于局部信息交互，设计协调控制算法，并确定出各类网络拓扑（包括固定的非定向和定向、切换的非定向和定向）条件，实现网络化欠驱动Lagrange系统在相应的网络拓扑中对时变单点和区域参考信号的无误差跟踪。在此基础上，分别考虑具有模型不确定性、存在控制输入饱和以及缺少广义坐标导数信息的欠驱动Lagrange系统模型，设计相应的协调控制算法，确定出保证网络化协调控制实现的控制器参数条件和网络拓扑条件。将所提出的协调控制算法通过计算机仿真和四旋翼飞行器实验进行验证。

在工程应用中，欠驱动Lagrange系统可以反映旋翼飞行器、水下潜器、水面舰船、路面车辆等智能体动态特性，而在一些军事和民用领域中，如局部侦察、区域打击、基点布控、森林防火、灾难搜救、海上救援等，需要多智能体系统有效协调配合。因此,研究网络化欠驱动Lagrange系统协调控制对于提升任务执行效率具有重要意义。本项目针对垂直起降飞行器和路面车辆这两类欠驱动Lagrange系统，开展编队协调控制研究。首先，针对垂直起降飞行器编队协调飞行和协调跟踪控制问题，考虑飞行器局部信息交互特点，并且考虑飞行器间双向通讯模式、单向通讯模式以及切换通讯模式，在非定向、定向和切换网络拓扑中，通过引入合适的动态机制（如：分布式观测器、辅助动态等），设计出行之有效的分布式控制算法，实现了飞行器编队稳定的协调飞行和跟踪。在此基础上，考虑垂直起降飞行器通讯范围对拓扑连通性影响，引入势函数，设计出带有连通性维持机制的分布式控制算法，将飞行器间的距离始终维持在通讯范围内，保证拓扑的连通性能，进而保证了飞行器编队稳定的协调飞行。另外，考虑飞行器模型参数不确定对协调飞行性能的影响，引入I&I和确定性等价自适应调节机制，设计出自适应分布式控制算法，在保证垂直起降飞行器编队协调飞行稳定性的基础上，提升了编队协调控制精度。最后，针对路面车辆编队巡航协调控制问题，基于局部方位测量，设计分布式定位算法，完成车辆编队对巡航目标的准确定位；在此基础上，使用定位信息，设计分布式巡航控制算法，完成车辆编队以期望距离和速度对巡航目标的协调巡航。此外，将所提出的部分协调控制算法在旋翼飞行器和路面车辆上进行了实验验证，突出了算法的有效性。本项目的研究成果不仅推动了智能体协调理论的发展，同时也为群体智能的工程应用提供了支持。