一种干扰环境下的多智能体队形控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种干扰环境下的多智能体队形控制方法及系统。本发明专利技术的控制方法包括步骤：1)将多智能体队形控制分解为速度方向控制和速度大小控制；各智能体开始往目标点运动时，通过法向加速度控制智能体的运动，使得智能体的速度方向角收敛到期望角度，实现各智能体速度方向控制；2)多智能体在末端运动中，各智能体在干扰环境下相互通信，根据剩余运动距离控制速度大小；3)根据剩余运动距离、各智能体的运动速率、智能体间是否通信和控制增益常数设计多智能体协同控制策略。本发明专利技术使每个智能体只需要获得邻近少数几个智能体的状态信息即可实现编队控制，大大降低了对智能体通讯能力的要求，提高了系统的灵活性和可靠性。

A Multi-Agent Formation Control Method and System in Disturbance Environment

【技术实现步骤摘要】
一种干扰环境下的多智能体队形控制方法及系统
本专利技术涉及多智能体队形控制领域，尤其是一种干扰环境下的多智能体队形控制方法及系统。
技术介绍
多智能体系统是由多个具有基本行为的智能体组成的集合，能够协调一组自主体的行为，通过协同地动作完成所期望的任务。在多智能体领域的许多应用当中，要求多智能体在运动过程中保持一定的队形，即队形控制问题。现有的多数研究均是假设多智能体系统的通信网络是理想且不受限制的，但当多智能体系统处于实际复杂应用场景中时，通信系统因受到干扰会使得有效通信距离变短，多智能体就无法实现队形协同控制。因此，研究在通讯受到干扰条件下多智能体队形控制方法是实现多智能体队形控制实用化的关键一步，也是亟需解决的难题之一。
技术实现思路
为解决上述现有技术存在的问题，本专利技术提供一种干扰环境下的多智能体队形控制方法，其用于控制不同位置出发的多智能体在目标区域组成期望队形并具有良好稳定性。本专利技术采用的技术方案如下：一种干扰环境下的多智能体队形控制方法，其包括步骤：1)将多智能体队形控制分解为速度方向控制和速度大小控制；各智能体开始往目标点运动时，通过法向加速度控制智能体的运动，使得智能体的速度方向角收敛到期望角度，实现各智能体速度方向控制；2)多智能体在末端运动中，各智能体在干扰环境下相互通信，根据剩余运动距离控制速度大小；3)根据剩余运动距离、各智能体的运动速率、智能体间是否通信和控制增益常数设计多智能体协同控制策略，通过协同控制策略来调整各智能体直线加速度，使得多智能体在满足速度方向约束和速度大小约束的前提下，从不同的位置出发，同时到达目标区域，并在目标区域组成期望队形。进一步的，所述步骤3)中，所述多智能体协同控制策略采用的模型如下：其中，m为控制增益常数；aij表示智能体i和智能体j实现通信时aij为大于零的权值，否则aij＝0；Ri是智能体i离目标点的剩余运动距离，Rj是智能体j离目标点的剩余运动距离；Vj是智能体j的运动速率，Vi是智能体i的运动速率；ui是智能体i的直线加速度。进一步的，所述步骤3)中，在协同控制策略中，各智能体剩余运动距离和运动速率在末端运动中趋于一致。进一步的，所述步骤1)中，智能体在末端运动中满足速度方向约束，具有李雅普诺夫下的全局稳定性特征。进一步的，所述步骤1)中，智能体的所需法向加速度满足物理限制，即所需法向加速度小于等于可用法向加速度。进一步的，所述步骤1)中的法向加速度是指智能体作曲线运动时，所具有的沿轨道法线方向的加速度。进一步的，所述步骤2)中，在智能体的末端运动中，法向加速度逐渐收敛，并在运动轨迹的末端收敛到零。进一步的，所述步骤2)具体包括：21)多智能体在末端运动中，多个智能体间距离缩短到干扰环境下可通信的距离；22)多智能体间相互通信，根据各智能体的剩余运动距离控制对应智能体的运动速率，使得多个智能体在末端运动时的剩余运动时间一致；23)每个智能体的所需速率满足物理限制，即所需速率小于等于可用速率；24)各智能体开始往目标点运动时，控制速度运动方向；接近目标点时，智能体之间相互通信，通过控制各智能体末端运动速率来控制各智能体剩余运动时间，进而控制多智能体同时达到目标点。本专利技术还提供一种干扰环境下的多智能体队形控制系统，其包括：分解单元：将多智能体队形控制分解为速度方向控制和速度大小控制；速度方向控制单元：各智能体开始往目标点运动时，通过法向加速度控制智能体的运动，使得智能体的速度方向角收敛到期望角度，实现各智能体速度方向控制；速度大小控制单元：多智能体在末端运动中，各智能体在干扰环境下相互通信，根据剩余运动距离控制速度大小；协同控制单元：根据剩余运动距离、各智能体的运动速率、智能体间是否通信和控制增益常数设计多智能体协同控制策略，通过多智能体协同控制策略来调整各智能体直线加速度，使得多智能体在满足速度方向约束和速度大小约束的前提下，从不同的位置出发，同时到达目标区域，并在目标区域组成期望队形。本专利技术具有的有益效果是：1、本专利技术考虑干扰环境，对环境适应性高，有很强实用性；2、对多智能体队形控制逻辑简洁、清晰，可以实现多个智能体从不同位置出发，同时到达目标区域，并在目标区域组成期望队形；3、本专利技术考虑实际应用中智能体的物理限制，在考虑速度方向约束和速度大小约束的基础上实现，有很强的工程价值；4、本专利技术基于通信拓扑设计了协同控制策略，每个智能体只需要获得邻近少数几个智能体的状态信息即可实现编队控制，大大降低了对智能体通讯能力的要求，提高了系统的灵活性和可靠性。附图说明图1为本专利技术实施例中单个智能体二维运动图；图2为本专利技术应用例中各智能体运动轨迹图；图3为本专利技术应用例中三个不同的智能体与目标点的距离R随时间的变化过程图；图4为本专利技术应用例中三个不同的智能体速度矢量与视线之间的夹角σ随时间的变化过程图；图5为本专利技术应用例中三个不同的智能体视线角差β随时间的变化过程图；图6为本专利技术应用例中三个不同的智能体速度V随时间的变化过程图；图7为本专利技术应用例中三个不同的智能体法向加速度αR随时间的变化过程图。具体实施方式下面结合说明书附图及具体实施方式对本专利技术作进一步详细说明。实施例1本实施例提供一种干扰环境下的多智能体队形控制方法，其包括以下步骤：1)将多智能体队形控制分解为速度方向控制和速度大小控制；各智能体开始往目标点运动时，通过法向加速度控制智能体的运动，使得智能体的速度方向角收敛到期望角度，实现各智能体速度方向控制；2)多智能体在末端运动中，各智能体在干扰环境下相互通信，根据剩余运动距离控制速度大小；3)根据剩余运动距离、各智能体的运动速率、智能体间是否通信和控制增益常数设计多智能体协同控制策略，通过协同控制策略来调整各智能体直线加速度，使得多智能体在满足速度方向约束和速度大小约束的前提下，从不同的位置出发，同时到达目标区域，并在目标区域组成期望队形。即本专利技术包括速度方向控制策略、速度大小控制策略和基于通信拓扑的协同控制策略。1)速度方向控制策略：将末端角度约束问题转化为角度收敛问题，通过智能体法向加速度控制速度方向，并使得智能体的速度方向角收敛到期望角度。2)速度大小控制策略：主要通过基于末端剩余运动时间一致性控制，在多智能体末端运动中，由于相对距离的缩小，智能体可以实现相互之间的通信，并对速度大小进行控制。3)基于通信拓扑的协同控制策略：根据剩余运动距离、各智能体的运动速率、智能体间是否通信和控制增益常数，调整各智能体直线加速度，使得多智能体在满足速度方向约束和速度大小约束的前提下，从不同的位置出发，同时到达目标区域，并在目标区域组成期望队形。所述步骤1)具体包括：1.1)首先考虑基于速度约束的单个智能体移动问题，如图1，图中R是智能体与目标点的距离，θ是智能体速度矢量与X轴的夹角，λ是智能体与目标之间的连线(视线)与X轴的夹角，α是运动目标角，σ是速度矢量与视线之间的夹角；αd表示末端速度方向角。其中，α＝λ+π，σ＝θ+λ。定义智能体终端时刻的速度方向为αv＝αd-π，定义视线差角β＝α-αd。1.2)为满足速度方向约束，本专利技术将速度方向约束转化为运动目标角和视线差角的角度收敛问题，设计使α和β同时收敛到零，进而控制智能体的速度方向。本专利技术提出本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种干扰环境下的多智能体队形控制方法，其特征在于，包括步骤：1)将多智能体队形控制分解为速度方向控制和速度大小控制；各智能体开始往目标点运动时，通过法向加速度控制智能体的运动，使得智能体的速度方向角收敛到期望角度，实现各智能体速度方向控制；2)多智能体在末端运动中，各智能体在干扰环境下相互通信，根据剩余运动距离控制速度大小；3)根据剩余运动距离、各智能体的运动速率、智能体间是否通信和控制增益常数设计多智能体协同控制策略，通过多智能体协同控制策略来调整各智能体直线加速度，使得多智能体在满足速度方向约束和速度大小约束的前提下，从不同的位置出发，同时到达目标区域，并在目标区域组成期望队形。

【技术特征摘要】
1.一种干扰环境下的多智能体队形控制方法，其特征在于，包括步骤：1)将多智能体队形控制分解为速度方向控制和速度大小控制；各智能体开始往目标点运动时，通过法向加速度控制智能体的运动，使得智能体的速度方向角收敛到期望角度，实现各智能体速度方向控制；2)多智能体在末端运动中，各智能体在干扰环境下相互通信，根据剩余运动距离控制速度大小；3)根据剩余运动距离、各智能体的运动速率、智能体间是否通信和控制增益常数设计多智能体协同控制策略，通过多智能体协同控制策略来调整各智能体直线加速度，使得多智能体在满足速度方向约束和速度大小约束的前提下，从不同的位置出发，同时到达目标区域，并在目标区域组成期望队形。2.根据权利要求1所述的一种干扰环境下的多智能体队形控制方法，其特征在于，所述步骤3)中，所述多智能体协同控制策略采用的模型如下：其中，m为控制增益常数；aij表示智能体i和智能体j实现通信时aij为大于零的权值，否则aij＝0；Ri是智能体i离目标点的剩余运动距离，Rj是智能体j离目标点的剩余运动距离；Vj是智能体j的运动速率，Vi是智能体i的运动速率；ui是智能体i的直线加速度。3.根据权利要求1或2所述的一种干扰环境下的多智能体队形控制方法，其特征在于，所述步骤3)中，在多智能体协同控制中，各智能体剩余运动距离和运动速率在末端运动中趋于一致。4.根据权利要求1所述的一种干扰环境下的多智能体队形控制方法，其特征在于，所述步骤2)中，智能体在末端运动中满足速度方向约束，具有李雅普诺夫下的全局稳定性特征。5.根据权利要求1或2所述的一种干扰环境下的多智能体队形控制方法，其特征在于，所述步骤1)中，智能体的所需法向加速度满足物理限制，即所需法向加速度小于等于可用法向加速度。6.根据权利要求1或2所述的一种干扰环境下的多智能体队形控制方法，其特征在于，所述步骤1)中的法向加速度是指智能体作曲线运动时，所具有的沿轨...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡钧宇，尹峰，苏烨，陈波，丁宁，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，国家电网有限公司，杭州意能电力技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33