基于MSRDS领航跟随法多机器人编队控制SPL代码 编队控制算法是基于Leader-following formation control of multiple mobile vehicles J. Shao, G. Xie and L. Wang 仿真平台选用Microsoft Robotics Developer Studio 4和HelloApps SPL Tool 实现。 压缩包包含使用文档，程序截图和仿真录像以及源码等。

针对大部分两轮非完整移动机器人轮轴中心与几何中心不重合的特点, 提出一种多机器人协调编队控制算法. 构造队形参数矩阵确定编队形状, 根据领航机器人和相关队形参数生成虚拟机器人, 把编队控制分解为跟随机器人对虚拟机器人的轨迹跟踪. 建立虚拟机器人与跟随机器人之间误差系统模型, 利用Lyapunov 理论设计相应控制器, 从而实现队形保持和变换. 应用microsoft robotics developer studio 4(MRDS4) 搭建3D 仿真平台, 设计3 组实验, 结果进一步验证了所提出方法的有效性.

用matlab画误差椭圆代码我的多机器人仿真环境 ME740智能力学课程项目 这种环境将对两种动力学实施三种多机器人控制策略。 控制策略：虚拟结构，基于行为的控制，领导者跟随者控制。 动力学：差动驱动动力学，全向动力学。 去做： 1.将行为添加到基于行为=的控制中； 2.尝试基于行为模型的强化学习； 介绍 在控制多个机器人系统方面有理论上的观点：集中式系统和分散式系统。 在集中式系统中，中央单元负责为单个视觉对象做出决策并监视错误信息的完成。 交流只发生在中央单位和个人之间，而不是个人之间。 在分散的系统中，个人观众可以相互交流并共享信息。 每个人都负责全球任务的一部分。 虚拟结构[2]是集中式系统控制策略的一个示例，其中中央单元控制着系统中所有机器人的运动。 基于行为的策略[3]用于分散系统。 每个机器人都有一个内部有限状态机。 fsm中的状态对应于不同的电机模式。 在运行期间，机器人会在不同的电机模式之间切换（通过状态之间的切换）以实现其单独的目标。 领导者跟随策略[4] [5]是集中式系统和分散式系统的混合体。 领导者由中央单元控制，而跟随者则使用传感器数据自行操作。 信息 先决

本ppt是用于对多智能体协同控制这门课的应用的探究和具体应用于机器人方面的实例，参考文献：多机器人混合编队控制,北京邮电大学学报，2008

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行业分类-化学冶金-一种指定收敛时间的车辆编队控制方法和系统.zip

分布式一致性多智能体编队控制，协同编队任务涉及到多种技术的综合使用，是一项十分复杂的研究内容。每个编队成员必须具备控制器、传感器、与推进系统，编队整体需具备多传感器信息融合、机间通信等能力。

多智能体的编队控制程序，单独的一个matlab文件，含有三个例子

航天器系统的H∞时变编队控制

在静态环境中，使用人工势场法进行多机器人编队，使多机器人形成统一队形后到达目标点，从而实现编队加避障