基于双领导者-跟随者的多智能体编队控制策略研究

摘要

信息、通信技术及人工智能等技术的飞速发展，为多智能体系统的编队控制提供技术支持，编队控制已经成为当前的热点研究方向。多智能体系统在生产、生活、军事等方面均有广泛的应用，例如，现代布雷方式以潜艇式布雷最为隐蔽，在现有作战设备基础上，对自航水雷进行编队控制研究，提高海防作战能力、提升海域封锁效率，成为布雷问题的研究重点问题之一。因此本文提出了对多智能体编队控制策略的研究，在多智能体编队控制策略研究中，一个特别重要的问题就是如何使得初始位置任意分布的多智能体系统，通过合理的编队控制策略，形成并保持一定的队形。本文对多智能体编队控制策略进行研究，将多智能体系统映射为编队图，根据编队图制定智能体之间的约束关系，设计多智能体一般性控制律，对这些约束关系进行控制，使多智能体系统达到期望队形，主要成果有:
　　首先，对刚性图理论进行研究，提出生成最优刚性图的算法。并根据编队有向性和维持性的要求，将多智能体系统映射的最优刚性图转化为基于最优刚性图的有向编队图，为后续控制律设计及验证提供基础;
　　其次，分别以速度分解法和几何表示法对多智能体系统控制律进行设计，并证明在控制律作用下系统的收敛性。通过仿真验证控制律的有效性，并对两种控制律作用下的收敛过程进行比较，选出最优的控制策略;
　　再次，考虑多智能体系统在队形收敛的过程中不可避免的出现的碰撞问题，基于人工势场法的思想，设计针对多智能体系统的虚拟引力场控制律和虚拟斥力场控制律，结合前文所设计的控制律，形成多智能体系统编队控制一般性控制律，并通过仿真验证控制律的有效性。
　　最后，考虑多智能体系统中出现多点共线乃至整个系统为直线编队的情况下，基于最优刚性图的有向编队图并不是智能体之间通信距离最小的编队方案，为了提高系统稳定性，放宽对编队图的刚性要求，提出基于生成树的最小有向编队图。沿用本文设计的一般性控制律，通过仿真验证最小有向编队图编队方案的合理性，并与基于最优刚性图的有向编队方案作出比较，证明基于最小有向编队图的编队方案对多智能体系统使用本文设计的控制律，可以优化收敛过程误差曲线，提高多智能体系统收敛速度。

目录

声明

致谢

摘要

1．1 引言

1．2 多智能体系统编队控制理论国内外研究现状分析

1．2．1 虚拟机构法编队控制理论

1．2．2 行为法编队控制理论

1．2．3 图论编队控制理论

1．2．4 领导-跟随者编队控制理论

1．3 智能体避障方法国内外研究现状分析

1．3．1 自由空间法

1，3．2 栅格法

1．3．3 模糊控制法

1．3．4 人工势场法

1．4 论文主要内容及结构

1．4．1 论文主要内容

1．4．2 论文结构

2 基于最优刚性图的多智能体有向编队控制模型

2．1 编队问题

2．1．1 编队问题模型构建

2．1．2 编队图

2．2 基于刚度矩阵判定法的最优刚性图算法

2．2．1 图的刚性和最小刚性图生成法

2．2．2 基于刚度矩阵的最优刚性图算法

2．3 基于最优刚性图的多智能体有向编队图

2．4 本章总结

3 基于领导者速度收敛情况下的编队控制律设计

3．1 问题提出

3．2 只有领导者和第一跟随者情况下的控制律设计

3．3 基于速度分解法的控制律设计及验证

3．3．1 三个智能体控制律设计及验证

3．3．2 DMO编队图下基于速度分解法的多智能体一般性控制律设计

3．4 几何表示方法的控制律设计

3．4．1 三个智能体控制律设计及验证

3．4．2 DMO编队图下基于几何表示法的多智能体一般性控制律设计

3．5 两种编队控制律仿真验证优选

3．5．1 三个智能体的编队控制律验证对比

3．5．2 七个智能体的编队控制律验证对比

3．6 多智能体编队控制律对比分析

3．7 本章总结

4 基于人工势场法的避碰控制律设计

4．1 多智能体系统在收敛过程中的碰撞问题

4．2 基于人工势场法的避碰控制律设计

4．2．1 引力场控制律设计

4．2．2 斥力场控制律设计

4．3 避碰控制律算例验证

4．3．1 避碰控制律算法验证

4．3．2 避碰控制律比较

4．3 本章总结

5 基于双领导者-跟随者的最小有向编队方案

5．1．1 编队方案的改进

5．1．2 算法设计

5．1．3 两种编队方案的比较

5．2 两种编队方案的仿真对比分析

5．3 算例仿真分析

5．3．1 单条线的仿真分析及领导者初速度经验值参数选取

5．3．2 两条线的仿真分析及系统领导者的选取

5．4 本章总结

6．1 工作总结

6．2 研究展望

参考文献

作者简历

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