节点数变化的多智能体编队控制方法技术

一种节点数变化的多智能体编队控制方法，属于智能体编队技术领域。本发明专利技术针对多智能体编队在节点数变化及通信异常发生时编队方法鲁棒性差的问题。包括一、建立智能体的运动学系统模型；初始化有向通信拓扑图；二、设定虚拟领航者的动态变化方程，由智能体节点的积分型滑模变量确定等效控制项；三、设计智能体控制器，并设定速度阻尼增益和通信权重；四、采用控制器实现多智能体编队控制；五、当节点数发生变化时，执行六；六、通过线性矩阵不等式验证当前速度阻尼增益的可行性，若可行，更新有向通信拓扑图和虚拟领航者的位置和速度，并返回二；否则更换速度阻尼增益，并返回六。本发明专利技术实现了节点减少或新增情形下多智能体系统编队控制。控制。控制。

【技术实现步骤摘要】
节点数变化的多智能体编队控制方法


[0001]本专利技术涉及节点数变化的多智能体编队控制方法，属于智能体编队


技术介绍

[0002]近年来，传感器技术、无线通信技术以及智能控制技术的集成与发展，以无人车和无人机为代表的多智能体系统在军事和民用领域得到了广泛的应用，并取得了显著的成功。随着对多智能体系统性能的要求不断提高，多智能体如地面无人车、空间无人机，在复杂环境下执行多样化任务时如编队，难以避免外界环境的影响，这就要求多智能体控制系统具有更高的鲁棒性和可靠性等性能。因此，多智能体的鲁棒控制将是未来无人机和无人车等多智能体在复杂环境下执行任务的关键技术所在，尤其是多智能体编队控制技术，目前已成为多智能体领域的研究热点。
[0003]值得注意的是，随着多智能体节点的增加和编队控制任务的复杂性不断提高，它们暴露并受到网络和物理攻击的几率随之增加，这就使得多智能体编队的稳健控制受到极大影响。例如，通过无线网络通信的无人机编队受到GPS欺骗、拒绝服务攻击或直接物理攻击等攻击，那么部分无人机会发生收到错误信息或异常通信、甚至失联的现象，从而导致常规的无人机控制方法难以保证编队的实现。
[0004]因此，针对复杂环境带来的通信异常现象，多智能体编队非常需要有效的鲁棒控制方法，以保证多智能体安全运行及完成任务。

技术实现思路

[0005]针对多智能体编队在节点数变化及通信异常发生时，现有的编队方法鲁棒性差，无法保证任务完成的问题，本专利技术提供一种节点数变化的多智能体编队控制方法。
>[0006]本专利技术的一种节点数变化的多智能体编队控制方法，包括，
[0007]步骤一、根据多智能体节点的位置和速度变化量，建立每个智能体的运动学系统模型；并初始化有向通信拓扑图；
[0008]步骤二、设定虚拟领航者的动态变化方程，并结合运动学系统模型，设计每个智能体节点的积分型滑模变量，进而确定滑模控制的等效控制项；
[0009]步骤三、根据滑模控制的等效控制项，设计智能体的控制器，并设定控制器中速度阻尼增益和智能体节点与虚拟领航者的通信权重；
[0010]步骤四、采用控制器实现多智能体编队控制；
[0011]步骤五、实时检测多智能体节点数的变化，当节点数发生变化时，执行步骤六；
[0012]步骤六、通过线性矩阵不等式验证当前速度阻尼增益的可行性，若可行，执行步骤七；否则执行步骤八；
[0013]步骤七、更新有向通信拓扑图和虚拟领航者的位置和速度，并返回步骤二；
[0014]步骤八、更换速度阻尼增益，并返回步骤六，直到结束。
[0015]根据本专利技术的节点数变化的多智能体编队控制方法，步骤一中，建立每个智能体
的运动学系统模型如下：
[0016][0017]式中，为第i个智能体节点的位置变化量，x
vi
(t)为第i个智能体节点的速度，为第i个智能体节点的速度变化量，u
i
(t)为第i个智能体节点的控制输入量，f
i
(t)为第i个智能体节点的干扰输入量，t为时间，i＝1,...,N，N为智能体节点总数；
[0018]为m维的实数行向量，m表示多智能体所运动的空间维度。
[0019]根据本专利技术的节点数变化的多智能体编队控制方法，步骤二中，虚拟领航者的动态变化方程如下：
[0020][0021]式中，为虚拟领航者节点的位置变化量，x
v0
(t)为虚拟领航者节点的速度，为虚拟领航者节点的速度变化量，f0(t)为给定虚拟领航者节点的速度变化函数；
[0022][0023]根据本专利技术的节点数变化的多智能体编队控制方法，步骤二中，设计每个智能体节点的积分型滑模变量如下：
[0024][0025]式中s
i
(t)为第i个智能体节点的积分型滑模变量，H
i
为第i个智能体节点的给定滑模面矩阵；及z
i
(t)为中间变量：
[0026][0027]x
xi
(t)为第i个智能体节点的位置，x
x0
(t)为虚拟领航者节点的位置，h
i
为从第i个智能体节点到虚拟领航者节点的向量；为滑模控制的等效控制项；为z
i
(t)的变化率，z
i
(0)为z
i
(t)的初始值，为的初始值，为的初始值。
[0028]根据本专利技术的节点数变化的多智能体编队控制方法，步骤三中，根据滑模控制的等效控制项，设计智能体的控制器如下：
[0029][0030]式中为滑模控制的切换控制项。
[0031]根据本专利技术的节点数变化的多智能体编队控制方法，步骤三中设定控制器中速度阻尼增益和智能体节点与虚拟领航者的通信权重的方法包括：
[0032][0033][0034]式中，为t时刻第i个智能体节点的邻接点集合，为t时刻智能体节点v
i
和智能体邻接节点v
j
之间的连接权重，j为节点v
i
的邻接节点的序号，i≠j；d(t)为邻接节点v
j
到智能体节点v
i
的通信延时，K
i
为速度阻尼增益，为第i个智能体节点和虚拟领航者的通信权重；
[0035]η1、η2、η3、η4、j1、j2、j3和j4均为控制器设计参数，η1>0，η2>0，η3>0，η4>0；j1>1，0<j2<1，0<j4<1；
[0036]j3的取值包括：
[0037][0038]根据本专利技术的节点数变化的多智能体编队控制方法，通信延时d(t)满足：0≤d(t)≤d
M
，d
M
为允许的最大通信延时。
[0039]根据本专利技术的节点数变化的多智能体编队控制方法，步骤六中通过线性矩阵不等式验证当前速度阻尼增益的可行性包括：
[0040]线性矩阵不等式如下：
[0041][0042]式中P、Q和Z均为待求解对称矩阵：
[0043]P＝P
T
>0，Q＝Q
T
>0，Z＝Z
T
>0；
[0044]C,E分别为分块矩阵。
[0045]根据本专利技术的节点数变化的多智能体编队控制方法，分块矩阵C,E满足如下关系式：
[0046][0047]式中I
m
为m阶单位矩阵，I
N
为N阶单位矩阵；
[0048][0049][0050]L为有向通信拓扑图的拉普拉斯矩阵；
[0051]拉普拉斯矩阵L为：
[0052]L＝[L
ij
]N
×
N
，
[005本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种节点数变化的多智能体编队控制方法，其特征在于包括，步骤一、根据多智能体节点的位置和速度变化量，建立每个智能体的运动学系统模型；并初始化有向通信拓扑图；步骤二、设定虚拟领航者的动态变化方程，并结合运动学系统模型，设计每个智能体节点的积分型滑模变量，进而确定滑模控制的等效控制项；步骤三、根据滑模控制的等效控制项，设计智能体的控制器，并设定控制器中速度阻尼增益和智能体节点与虚拟领航者的通信权重；步骤四、采用控制器实现多智能体编队控制；步骤五、实时检测多智能体节点数的变化，当节点数发生变化时，执行步骤六；步骤六、通过线性矩阵不等式验证当前速度阻尼增益的可行性，若可行，执行步骤七；否则执行步骤八；步骤七、更新有向通信拓扑图和虚拟领航者的位置和速度，并返回步骤二；步骤八、更换速度阻尼增益，并返回步骤六，直到结束。2.根据权利要求1所述的节点数变化的多智能体编队控制方法，其特征在于，步骤一中，建立每个智能体的运动学系统模型如下：式中，为第i个智能体节点的位置变化量，x
vi
(t)为第i个智能体节点的速度，为第i个智能体节点的速度变化量，u
i
(t)为第i个智能体节点的控制输入量，f
i
(t)为第i个智能体节点的干扰输入量，t为时间，i＝1,...,N，N为智能体节点总数；智能体节点的干扰输入量，t为时间，i＝1,...,N，N为智能体节点总数；为m维的实数行向量，m表示多智能体所运动的空间维度。3.根据权利要求2所述的节点数变化的多智能体编队控制方法，其特征在于，步骤二中，虚拟领航者的动态变化方程如下：式中，为虚拟领航者节点的位置变化量，x
v0
(t)为虚拟领航者节点的速度，为虚拟领航者节点的速度变化量，f0(t)为给定虚拟领航者节点的速度变化函数；4.根据权利要求3所述的节点数变化的多智能体编队控制方法，其特征在于，步骤二中，设计每个智能体节点的积分型滑模变量如下：
式中s
i
(t)为第i个智能体节点的积分型滑模变量，H
i
为第i个智能体节点的给定滑模面矩阵；及z
i
(t)为中间变量：x
xi
(t)为第i个智能体节点的位置，x
x0
(t)为虚拟领航者节点的位置，h
i
为从第i个智能体节点到虚拟领航者节点的向量；为滑模控制的等效控制项；为z
i
(t)的变化率，z
i
(0)为z
i
(t)的初始值，为的初始值，为的初始值。5.根据权利要求4所述的节点数变化的多智能体编队控制方法，其特征在于，步骤三中，根据滑模控制的等效控制项，设计智能体的控制器如下：式中为滑模控制的切换控制项。6.根据权利要求5所述的节点数变化的多智...

【专利技术属性】
技术研发人员：高亚斌，李清华，姚蔚然，张之津，左稳，吴立刚，孙光辉，刘健行，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：