张 普, 薛惠锋, 高 山, 左 轩

(西北工业大学自动化学院, 陕西 西安 710129)

0 引 言

近年来,多智能体协同控制在现代工业、军事以及民用领域的广泛应用,如智能机器人、无人机、电网系统、卫星姿态等,吸引了大量学者的广泛关注,如编队控制[1-3]、协同追踪控制[4-6]、协同容错控制[7-9]、聚合一致性控制[10]、复杂动态网络协同控制[11]、城市交通网络拥堵协同控制[12]、传感器网络估计[13]、复杂系统协同控制等[14],其中多智能体协同跟踪控制是该领域最典型的热点研究问题之一。在已有多智能体跟踪研究中,所采用的模型均具有零输入状态的同构跟随者,而且领航者的位置和速度信息是已知的;此外,所采用的参考轨迹均已规划好,即给定已知参考轨迹。然而,在实际应用中,通常参考轨迹是按照时间函数变化的,并通过分布式控制实现协同跟踪。

值得注意的是,与一般单系统的跟踪控制相比,多智能体分布式协同跟踪控制的局限性在于,多智能体编队系统中只有个别智能体能够获得关于期望轨迹的全部信息,使得彼此之间的信息交互不全,导致跟踪效果差。针对这一问题,已有文献采用不同方法进行了相关研究。比如,基于行为法[15-16]、虚拟结构法[17-18]、领导-跟踪法[19-21]、基于图论法[22]以及人工势场法[23]等。然而,在实际应用中,这些方法在解决高阶非线性、系统参数未知或参数不确定、通信宽带有限、有限时间收敛、输入控制有界、网络拓扑连通性差、智能体之间数据丢失以及自身通讯能力弱等问题时,仍具有一定的局限性。……