本文研究并设计了一个有效的防守系统，为机器人足球系统防守的有效性提供了保障.

​ 本文研究的一致性编队控制是刘腾飞的一篇论文： Distributed formation control of nonholonomic mobile robots without global position measurements 原文链接如下： Distributed formation control of nonholonomic mobile robots without global position measurements - ScienceDirect 主要对其进行MATLAB仿真以及分析 详细内容见博客： https://blog.csdn.net/weixin_44346182/article/details/125355548 ​

Julia 中多智能体路径查找的快速算法。

领导－跟随多智能体系统有限时间一致性

针对随机切换拓扑条件下离散多智能体系统的二阶分组一致性问题进行了研究，设计了一种新颖的分组一致性协议。该协议不依赖于保守的假设条件，能全面反映系统中智能体在分组内与分组间的相互影响。基于矩阵理论和新协议，得到了在马尔可夫切换拓扑条件下，系统达到分组一致的充分条件。在证明过程的结尾部分，使用线性不等式（LMI）工具给出了获取协议中控制参数的算法。最后，通过数字仿真实例证明了理论结果的有效性。

网络化多智能体系统一致性问题综述，张协衍，章兢，本文对网络化多智能体系统一致性问题的研究现状进行综述。以线性模型的发展为主线，考虑采样、控制律实施、时延以及拓扑切换等网

在本文中，我们主要研究一般线性多智能体系统的有限时间共识问题。 提出了一种合适的事件触发控制策略。 该策略具有一些理想的属性，包括：分布式，独立和异步。 理论证明，在这种事件触发的控制方案下，无论初始条件如何，多智能体系统都可以在一定时间内达成共识。 另外，在没有发现奇异触发问题的情况下，我们证明了该提议的事件触发控制协议的可行性。 最后，我们提出了一些仿真图，以证明我们的结论的有效性。

一个简单的实用函数，可帮助说明飞机中的编队控制算法和轨迹。

MADER：多代理和动态环境中的轨迹规划器 单代理 多代理 引文 使用MADER时，请引用（ ， ）： @article { tordesillas2020mader , title = { {MADER}: Trajectory Planner in Multi-Agent and Dynamic Environments } , author = { Tordesillas, Jesus and How, Jonathan P } , journal = { arXiv preprint arXiv:2010.11061 } , year = { 2020 } } 常规设置 MADER已通过以下测试 Ubuntu 16.04 / ROS Kinetic Ubuntu 18.04 / ROS Melodic 后端优化器可以是Gurobi（建议使用，默认情况下使用

基于多智能体的视觉反馈冗余度机器人实时运动规划