针对具有避免冲突的多智能体系统的跟踪和形成问题，提出了一种同步分布式模型预测控制算法。 我们考虑所有智能体的确定性，线性，时不变和齐次动力学。 在同步DMPC中，所有代理都利用邻居的假定预测信息同步解决其优化问题，以获得当前的最佳输入。 考虑到每个代理的假设和实际预测信息之间存在不确定的偏差，我们有助于设计一个与偏差有关的避免碰撞约束，该约束被施加在单个优化问题中，以确保每个代理的安全性。 我们通过设计二范数形式的时变相容性约束来约束不确定性偏差，该约束被施加在个体优化问题中，在避免碰撞和指数稳定性方面都起着重要作用。 通过所提出的算法，证明了递归可行性，指数稳定性和避免碰撞的保证。 提供了一个仿真示例，以说明此方法的实用性和有效性。

针对一类具有任意初始状态的部分非正则多智能体系统,提出一种迭代学习控制算法.该算法将具有固定拓扑结构的多智能体编队控制问题转化为广义上的跟踪问题,即让领导者跟踪给定的期望轨迹,而跟随者要始终保持预定队形对某一智能体进行跟踪,并将该智能体作为自身的领导者.同时,为了使每个智能体在任意初始状态下都能按照期望队形进行编队,对每个智能体的初始状态设计迭代学习律,并从理论上对算法的收敛性进行严格证明,给出算法收敛的充分条件.所提出的算法对于各个智能体在任意初始位置条件下均能实现在有限时间区间内系统的稳定编队.最后,通过仿真算例进一步验证了所提出算法的有效性.

针对一阶非线性多自主体系统，采用脉冲控制的方法，研究系统的编队跟 踪问题，借助拉普拉斯矩阵的基本性质、矩阵论的基本理论、脉冲系统的稳定性理 论，得出了系统实现编队跟踪的充分条件。而且，由于在现实世界中，脉冲时刻并 不是总是均匀分布的，因此引入了平均脉冲间隔的概念。最后，通过仿真实例验证 了本章的理论结论是有效的

基于深度强化学习的编队控制使用MADDPG算法

采用一致性算法与虚拟结构法研究了多自主水下航行器(AUV)小尺度编队控制问题.首先针对各自主水下航行器拥有不同虚拟领航者信息(参考信息)的情况,通过对各AUV拥有的不一致参考信息进行一致性协商而达到状态一致.其次,基于虚拟结构思想采用坐标变换将各AUV相对于虚拟领航者的相对位置转换为各自的期望位置,并设计了一种有限时间跟踪控制律以确保各AUV能在有限时间内跟踪上其期望轨迹,从而实现了多AUV的小尺度?有限时间编队控制.最后仿真实验验证了控制策略的有效性.

多智能体系统教材课件汇总完整版ppt全套课件最全教学教程整本书电子教案全书教案课件合集.pptx

多智能体系统中基于李雅普诺夫稳定性的协同容错控制，周卓夫，黄志武，协同一致性问题为分布式多智能体系统的基础问题，网络化多智能体系统可通过协同控制律实现状态一致。单个智能体的执行器故障可通

首先,给出一种适用于可连续通信并具有时变通信延迟的有向多智能体系统关于参考状态的一致性算法,基于此算法,各智能体协同变量关于参考状态的一致性问题被转化为一个误差系统的稳定性问题。然后,利用Lyapunov稳定性理论,推导出多智能体系统在该算法作用下达到一致性的充分性判据,并由矩阵不等式的形式描述。结果表明:当时延函数有界时,多智能体的网络结构是影响一致性的关键要素。最后,以一组水下无人航行器(UUV)自主集结到指定地点为应用背景,仿真验证了所提出算法和判据的有效性。

具有切换交互拓扑的无人机时变编队控制

RVO_Py_MAS 多智能体系统的互易速度障碍（RVO）的Python实现 @ARTICLE{8361450, author={M. {Guo} and M. M. {Zavlanos}}, journal={IEEE Transactions on Robotics}, title={Multirobot Data Gathering Under Buffer Constraints and Intermittent Communication}, year={2018}, volume={34}, number={4}, pages={1082-1097}, doi={10.1109/TRO.2018.2830370}} 描述 该软件包包含一个即插即用的Python软件包，用于基于双向速度障碍（ ）和混合速度障碍（ ）的多智能体系统中的避免碰