基于事件触发的高阶非线性多智能体系统完全分布式跟踪控制及应用

The research of fully distributed control and optimization has become an extremely important challenging task in the field of engineering application of multi-agent systems. This project mainly focuses on the event triggered fully distributed tracking control of high-order nonlinear multi-agent systems, which will decrease the energy-cost of overall system. Firstly, analyzing the structural features of directed graph and control difficulties of high-order nonlinear systems, the fully distributed tracking controller were designed by using adaptive control tools, which does not rely on the global information of network topology. Secondly, when the state information is not available, high-gain observer was designed for each agent by using output information, and the fully distributed tracking controller were given based on the observers' states. Furthermore, event triggered fully distributed tracking controllers were designed for multi-agent systems to reduce energy consumption of communication. Finally, the unmanned vehicles were employed to verify that the event triggered fully distributed protocols are effective or not. This project is not only the deep research of the distributed control of multi-agent systems, and will technologically support the applicable studies for multi-agent systems, which has important theoretical values and practical meanings.

完全分布式控制和优化是多智能体系统工程应用研究中极其重要的挑战性课题。本项目拟利用事件触发机制对高阶非线性多智能体系统的完全分布式跟踪控制问题进行研究以实现系统能耗的优化。首先，分析有向图结构特点和高阶非线性系统的控制难点，利用自适应控制设计不依赖于网络拓扑全局信息的完全分布式跟踪控制器；其次，针对状态信息不可知情形，设计基于输出信息的高增益状态观测器，利用观测器状态设计完全分布式跟踪控制器；再次，利用事件触发机制为多智能体系统设计减少通信能耗的完全分布式跟踪控制器；最后，利用智能车编队控制验证基于事件触发的完全分布式跟踪控制算法的有效性。本项目不仅是对多智能体系统分布式协同控制研究的深化，也为多智能体系统的应用研究提供了技术支撑，具有理论研究价值和现实意义。

随着科技的发展和进步，协同任务开如涌现，如多机器人的团队工作、无人机的编队控制等。多智能体系统用来研究这些系统。与传统的单系统不同，多智能体系统的协同控制需要全局拓扑的信息和连续的相对状态的传输。这些新问题给多智能体系统分布式协同控制带来了新挑战。本项目以非线性多智能体系统为研究对象，深入研究了这类多智能体系统的完全分布式事件触发协同控制问题。本项目的主要研究成果和创新点体现在以下几个方面：.(1)根据相对状态信息，给出一个动态控制增益。利用该增益，跟随智能体可以在整个多智能体系统全局拓扑信息未知的情况下跟踪上领导智能体。对于速度信息不可得的二阶非线性多智能体系统的完全分布式跟踪控制问题，高增益观测器用来估计未知状态。结合自适应控制和估计速度信息给出了完全分布式跟踪控制器。这个工作可有效解决多智能体系统的完全分布控制问题。此外，这种分析设计方法可推广至高阶非线性多智能体系统的完全分布式包含控制中，具有重要的科学研究意义。.(2)对于多智能体系统的完全分布式事件触发协同控制问题，先考虑非线性多智能体系统的事件触发控制。二阶及一般非线性多智能体系统是两种典型的多智能体系统，主要集中在这两类系统的事件触发趋同和跟踪控制上。利用Lyapunov控制方法，证明了所提出的算法可以有效地解决事件触发的协同控制问题。更进一步证明芝诺现象可排除。然后将完全分布式协同控制设计应用到事件触发控制中，给出了二阶非线性多智能体系统无向图时的完全分布式事件触发趋同和跟踪控制算法。此外，这些设计方法也为其它类型的非线性多智能体系统的同步控制问题的解决，提供了很好的借鉴与指导。.(3)为验证上述理论分析结果，搭建了以上几个复杂时空网络模型的仿真平台，仿真结果验证了理论结果的正确性与有效性。本项目的研究为多智能体系统的协同控制提供了一套新的设计理论，具有重要的理论和应用价值。