【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机科学与控制领域，特别涉及一种集群编队的连通性保持方法。
技术介绍
1、近年来，多智能体协同控制的研究取得了令人瞩目的进展，越来越多的大型工程任务仅仅依靠单个的设备或机器不能够实现其规划内的任务。多智能体在面对个体故障、动态环境、风险干扰等不确定因素时具有更好的鲁棒性。同时，智能体之间通过通信网络实现行为协同，极大提高了任务的执行效率和系统的灵活性。多智能体协同控制以其在分布式、协调性和鲁棒性等方面的优势，在智能物流、军事防御和灾害救援等领域有着广泛的应用。
2、在多智能体协同控制中，连通保持是决定协同控制算法有效性的关键。智能体之间通过通信网络进行信息交互，通信网络连通的程度直接影响着智能体间的信息共享能力和通信速率。不连通的系统中存在着多个相互独立的子系统，这些子系统之间无法进行信息交互，从而导致任务无法顺利完成。
3、已有的连通保持方法按照保持连通的方式大致分为两类：局部连通保持和全局连通保持。连通保持的难点在于：从运动趋势上来看，连通保持旨在约束智能体的移动，进而限制网络的扩展以保持连通，而分布式协同控制旨在通过个体间的信息交互，使得系统高效地完成指定任务，其中一些任务需要在一定程度上分散智能体。当二者的目标在运动趋势上相互背离时，控制器设计尤为复杂：既要保持通信网络连通，又要尽量减少连通保持对完成任务带来的干扰。已有的一些方法在原来用于完成指定任务的控制信号的基础上，设计连通保持器得到连通控制信号，和原有的控制信号相加得到最终的控制信号。在这些方法中，连通控制信号不可避免地会对
技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术提出一种集群编队的连通性保持方法。
2、本专利技术所采用的技术方案，包括如下步骤：
3、步骤1、确定多智能体系统集合，建立多智能体系统的通信拓扑图g和拉普拉斯矩阵l。
4、通信拓扑图g＝{v,e}为无向图，表示多智能体系统的通信网络，其中v为n个智能体构成的集合，e∈v×v表示智能体间的通信连接；拉普拉斯矩阵l描述智能体间随时间变化的通信连接，l＝d-a，其中a为邻接矩阵，是各项全为1的列向量。
5、步骤2、确定多智能体系统的运动学模型，并基于多智能体系统要完成的编队任务，设计编队控制器。
6、确定多智能体系统的运动学模型：
7、
8、pi＝[pi,x,pi,y]t，pi,x和pi,y分别表示智能体i对应的x轴和y轴对应的坐标位置，ui表示智能体i的控制信号。
9、设计编队控制器如下：
10、
11、其中pt表示被跟踪目标的位置，di＝[di,x,di,y]t表示在最终形成的编队中智能体i相对于被跟踪目标的坐标位置，其中当被跟踪的目标处于智能体i的通信范围，即||pi-pt||2＜r时，bit＝1，否则为0。
12、步骤3、设计估计器估计拉普拉斯矩阵l的次小特征值λ2和其对应的特征向量v2，并用其构建连通约束条件。根据连通约束条件和步骤2中的udes,i，构建二次规划问题。之后根据kkt条件设计一致性协议，然后求解二次规划问题，找到满足连通约束的最优控制信号。
13、本专利技术有益效果：
14、本专利技术将连通保持问题转化为一种局部连通约束，确保有限通信范围的智能体在形成编队的过程中，整个多智能体系统的连通性能够得到保持，并尽量降低因保持连通而对编队形成带来的干扰。并利用最优化思想，构建并求解二次规划问题，得到最终的控制信号。和已有的一些连通保持方法相比，在本专利技术提出的连通保持方案下，保持连通对完成编队任务造成的影响更小，即智能体最终形成的编队和期望的编队之间的偏差更小，智能体能够更加精准地完成编队任务。
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1.一种集群编队的连通性保持方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的集群编队的连通性保持方法，其特征在于，步骤1具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的集群编队的连通性保持方法，其特征在于，步骤2具体过程如下：
4.根据权利要求3所述的集群编队的连通性保持方法，其特征在于，步骤3具体过程如下：
5.根据权利要求4所述的集群编队的连通性保持方法，其特征在于，辅助向量y具体为：通过KKT条件，设计如下控制律：
【技术特征摘要】
1.一种集群编队的连通性保持方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的集群编队的连通性保持方法，其特征在于，步骤1具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的集群编队的连通性保持方法，其特征在于，步骤2...
【专利技术属性】
技术研发人员：李宁，黄娜，董乃洋，赵晓丹，董伟，方晓伦，郑小青，张帆，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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