多智能体网络有限时间包容控制方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种多智能体网络有限时间包容控制方法及装置，包括：获取领航智能体通过探明障碍物位置所形成的最小几何空间；根据多智能体网络拓扑结构及领航智能体位置和速度信息，确定跟随智能体运行在所述空间时的期望位置和速度；根据跟随智能体间的拓扑连接情况，获取跟随智能体与其相邻智能体间的相对位置及速度，并根据相对位置及速度设计跟随智能体的有限时间控制协议；依据有限时间控制协议控制跟随智能体进入最小安全区域，并使跟随智能体按照其期望位置和速度运动。本发明专利技术通过少数配备传感器的领航智能体保证多智能体网络的协调安全控制；采用基于智能体位置和速度的二阶非线性控制，有效提高非线性智能体群协调控制的快速性和稳定性。

【技术实现步骤摘要】
多智能体网络有限时间包容控制方法及装置
本专利技术属于多智能体网络控制
，特别涉及一种多智能体网络有限时间包容控制方法及装置。
技术介绍
多智能体网络是由具有计算、传感通讯和移动能力的成组智能体通过网络通信而关联成的大系统。智能体之间通过网络进行信息传递，并采用更加方便、灵活的分布式控制方法。多智能体协调控制已在诸多工程领域中得到了成功应用，譬如智能体聚集、无人机火灾救援、通信网络拥塞控制及传感器网络定位等。通常情况下，智能体指机器人和无人机等。在实际应用中，多个具有不同性能的智能体在执行协调任务时，只需要部分智能体配有传感器来探测危险障碍物，这些智能体指定为领航智能体，其余智能体则为跟随智能体。通过探明危险障碍物的位置，领航智能体能够形成一个安全的移动区域，如果跟随智能体一直在由领航智能体形成的安全区域内移动，则该组智能体能够安全顺利地到达目的地。但在实际应用中，多智能体网络中的智能体会以非线性动态来描述，且受到模型不确定性和随机干扰等非线性扰动的影响，现有的智能体控制方法并不能实现智能体的快速有限时间包容控制。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种多智能本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多智能体网络有限时间包容控制方法，其特征在于，所述多智能体网络包括多个领航智能体及跟随智能体，所述方法包括：步骤1，获取领航智能体通过探明障碍物的位置所形成的最小几何空间；步骤2，根据多智能体网络的拓扑结构，及领航智能体的位置信息和速度信息，确定跟随智能体运行在所述最小几何空间时的期望位置和期望速度；步骤3，根据跟随智能体之间的拓扑连接情况，获取跟随智能体与其相邻智能体之间的相对位置及相对速度，并根据所述相对位置及相对速度设计跟随智能体的有限时间控制协议；步骤4，依据所述有限时间控制协议控制跟随智能体进入所述最小安全区域，并控制跟随智能体按照所述期望位置和期望速度在所述最小安全区域内运动。

【技术特征摘要】
2016.11.08 CN 201610979096X1.一种多智能体网络有限时间包容控制方法，其特征在于，所述多智能体网络包括多个领航智能体及跟随智能体，所述方法包括：步骤1，获取领航智能体通过探明障碍物的位置所形成的最小几何空间；步骤2，根据多智能体网络的拓扑结构，及领航智能体的位置信息和速度信息，确定跟随智能体运行在所述最小几何空间时的期望位置和期望速度；步骤3，根据跟随智能体之间的拓扑连接情况，获取跟随智能体与其相邻智能体之间的相对位置及相对速度，并根据所述相对位置及相对速度设计跟随智能体的有限时间控制协议；步骤4，依据所述有限时间控制协议控制跟随智能体进入所述最小安全区域，并控制跟随智能体按照所述期望位置和期望速度在所述最小安全区域内运动。2.根据权利要求1所述的多智能体网络有限时间包容控制方法，其特征在于，所述多智能体网络中的跟随智能体及领航智能体的动态分别采用下面的二阶非线性方程描述：其中，分别表示xi、vi的导数；F＝{1,…,N}和L＝{N+1,…,N+M}分别表示跟随智能体集合和领航智能体集合，N为跟随智能体的数量，M为领航智能体的数量；当i∈F时，xi,vi,ui分别表示跟随智能体i的位置信息、速度信息和控制向量，f(xi,vi)∈Rp和ρi∈Rp分别表示跟随智能体i的非线性动态和作用于跟随智能体i的非线性扰动向量，且||ρi||∞≤σ，σ为跟随智能体所受非线性扰动的上界；当i∈L时，xi,vi分别表示领航智能体i的位置向量和速度向量，g(xi,vi)表示领航智能体i的非线性动态；对于所有的xi,xj,vi,vj,i∈F,j∈F，均存在非负常数l1和l2使得：||f(xi,vi)-f(xj,vj)||≤l1||xi-xj||+l2||vi-vj||。3.根据权利要求2所述的多智能体网络有限时间包容控制方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：获取多智能体网络中领航智能体及跟随智能体的拓扑结构，确定多智能网络拓扑的Laplacian矩阵L：根据所述Laplacian矩阵L及领航智能体的位置信息和速度信息，分别计算领航智能体位置的凸加权平均值及速度的凸加权平均值：将所述领航智能体位置的凸加权平均值作为跟随智能体的期望位置，并将所述领航智能体速度的凸加权平均值作为跟随智能体的期望速度；其中，Γ1表示Laplacian矩阵L中跟随智能体间的拓扑连接关系所对应的矩阵，Γ1∈RN×N，为Γ1的逆矩阵；Γ2表示Laplacian矩阵L中跟随智能体与领航智能体间的拓扑连接关系所对应的Laplacian矩阵，Γ2∈RN×M；xl、vl分别为领航智能体的位置信息及速度信息；xd、vd分别为领航智能体位置的凸加权平均值及速度的凸加权平均值。4.根据权利要求2所述的多智能体网络有限时间包容控制方法，其特征在于，当所述跟随智能体之间无向连通时，所述跟随智能体的有限时间控制协议为：其中，ufi为作用于跟随智能体i的控制向量；aij为与多智能体网络拓扑结构对应的邻接矩阵中的元素，aij为1表示跟随智能体i与相邻的智能体j通信，aij为0表示跟随智能体i与相邻的智能体j不通信；此处，i∈{1，…，N}，j∈{1，…，N+M}，xi、vi分别为跟随智能体i的位置信息和速度信息，xj、vj分别为与跟随智能体i相邻的智能体j的位置信息和速度信息；(xi－xj)表示跟随智能体i与相邻的智能体j之间的相对位置，(vi－vj)表示跟随智能体i与相邻的智能体j之间的相对速度；1p为p维元素均为1的列向量，p为空间维数；sgn(·)是符号函数，α1、β1、γ、κ1和κ2为多智能体网络的控制参数。5.根据权利要求4所述的多智能体网络有限时间包容控制方法，其特征在于，所述多智能体网络的控制参数满足以下条件：其中，τ为领航智能体所受控制作用的上界；Γ1表示多智能网络拓扑的Laplacian矩阵L中跟随智能体间的拓扑连接关系所对应的矩阵，Laplacian矩阵Γ1∈RN×N，Γ2表示Laplacian矩阵L中跟随智能体与领航智能体间的拓扑连接关系所对应的Laplacian矩阵，Γ2∈RN×M；λmin(Γ1)为矩阵Γ1的最小特征值。6.根据权利要求2所述的多智能体网络有限时间包容控制方法，其特征在于，当所述跟随智能体之间无向连通时，所述跟随智能体的有限时间控制协议为：其中，ufi为作用于跟随智能体i的控制向量，i∈{1，…，N}；j∈{1，…，N+M}，aij为与多智能体网络拓扑结构对应的邻接矩阵中的元素，aij为1表示跟随智能体i与相邻的智能体j通信，aij为0表示跟随智能体i与相邻的智能体j不通信；此处，i∈{1，…，N}，j∈{1，…，N+M}，xj、vj分别为与跟随智能体i相邻的智能体j的位置信息和速度信息；(xi－xj)表示跟随智能体i与相邻的智能体j之间的相对位置，(vi－vj)表示跟随智能体i与相邻的智能体j之间的相对速度；sgn(·)是符号函数，m1和m2为多智能体网络的控制参数。7.根据权利要求6所述的多智能体网络有限时间包容控制方法，其特征在于，所述多智能体网络的控制参数满足以下条件：其中，η为大于0的常数；μ为跟随智能体非线性动态的上界；τ为领航智能体所受控制作用的上界；Γ1表示多智能网络拓扑的Laplacian矩阵L中跟随智能体间的拓扑连接关系所对应的矩阵，Laplacian矩阵Γ1∈RN×N，为Γ1的逆矩阵；Γ2表示Laplacian矩阵L中跟随智能体与领航智能体间的拓扑连接关系所对应的Laplacian矩阵，Γ2∈RN×M；λmax(Γ1)为矩阵Γ1的最大特征值；λmin(Γ1)为矩阵Γ1的最小特征值；p为空间维数。8.根据权利要求2所述的多智能体网络有限时间包容控制方法，其特征在于，当所述跟随智能体之间有向强连通时，所述跟随智能体的有限时间控制协议为：其中，ufi为作用于跟随智能体i的控制向量；Tij为多智能网络拓扑的Laplacian矩阵L中跟随智能体之间拓扑连接关系所对应矩阵Γ1的逆矩阵Γ1﹣1中的元素，Γ1﹣1＝[Tij]∈RN×N，Laplacian矩阵Γ1∈RN×N，Γ2表示Laplacian矩阵L中跟随智能体与领航智能体之间拓扑连接关系所对应的Laplacian矩阵，Γ2∈RN×M；sigα(x)为非光滑函数，对于向量x＝[x1,x2,…,xn]Tsigα(x)＝[|x1|αsgn(x1),|x2|αsgn(x2),…,|xn|αsgn(xn)]T；α2、β2、γ1、γ2、k1、k2、χ1和χ2为多智能体网络的控制参数；sgn(·)是符号函数，Φi和Ωi为中间过程变量，Φi＝[xi1sgn(si1),xi2sgn(si2),…,xipsgn(sip)]T，Ωi＝[vi1sgn(si1),vi2sgn(si2),…,vipsgn(sip)]T；sj为滑模误差矢量，e1j为多智能体网络中智能体的位置误差；e2j为多智能体网络中智能体的速度误差。9.根据权利要求8所述的多智能体网络有限时间包容控制方法，其特征在于，所述多智能体网络的控制参数满足以下条件：α2>0,β2>0,k1>0,k2>0,1<γ2<2,γ1>γ2且χ1>l1,χ2>l2,其中，此处，i，j∈{1，…，N}，xi、vi分别表示跟随智能体i的位置信息和速度信息；xj、vj分别表示与跟随智能体i相邻的跟随智能体j的位置信息和速度信息；(xi－xj)表示跟随智能体i与相邻的跟随智能体j之间的相对位置，(vi－vj)表示跟随智能体i与相邻的跟随智能体j之间的相对速度。10.根据权利要求1所述的多智能体网络有限时间包容控制方法，其特征在于，所述多智能体网络中至少包含4个领航智能体。11.一种多智能体网络有限时间包容控制装置，其特征在于，所述多智能体网络包括多个领航智...

【专利技术属性】
技术研发人员：季向阳，于镝，陈孝罡，高山，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京,11