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💥1 概述

基于自适应控制算法的非线性输入多智能体系统编队控制研究文档

摘要

随着人工智能与自动化技术的快速发展，多智能体系统编队控制在无人机协同、无人艇集群作业等领域展现出重要应用价值。针对系统非线性输入（如执行器饱和、摩擦等）及动态环境不确定性，本文提出一种基于自适应控制算法的编队控制策略，通过在线调整控制器参数实现多智能体系统的稳定编队。研究结合Lyapunov稳定性理论设计自适应律，并利用神经网络逼近未知非线性项，解决模型不确定性问题。仿真与实验结果表明，该方法能有效处理非线性输入干扰，提升编队控制的鲁棒性与适应性。

1. 引言

多智能体系统编队控制通过协调多个智能体的运动，使其形成并保持特定队形以完成复杂任务，在军事侦察、环境监测、灾害救援等领域具有广泛应用前景。然而，实际应用中系统常面临以下挑战：

• 非线性输入：执行器饱和、死区、摩擦等物理限制导致控制输入呈现非线性特性，影响编队精度；
• 模型不确定性：系统参数未知或时变，传统控制方法难以保证稳定性；
• 动态环境干扰：外部扰动（如风场、海流）可能破坏编队队形。

自适应控制算法通过在线调整控制器参数，能够适应系统动态变化与模型不确定性，成为解决上述问题的有效手段。本文聚焦非线性输入多智能体系统，研究基于自适应控制算法的编队控制方法，旨在提升系统在复杂环境下的编队性能。

2. 问题描述与模型建立

2.1 多智能体系统动力学模型

考虑由 n 个智能体组成的多智能体系统，第 i 个智能体的动力学模型为：

2.2 编队控制目标

设计控制律 ui​，使多智能体系统满足：

1. 一致性约束：所有智能体状态趋于一致或形成期望相对位置关系；
2. 鲁棒性：在非线性输入与外部扰动下保持编队稳定性；
3. 适应性：自动调整参数以适应模型不确定性。

2.3 非线性输入特性

非线性输入可表示为：

3. 自适应控制算法设计

3.1 编队误差定义

定义智能体 i 的编队误差为：

3.2 自适应控制律设计

针对非线性输入与模型不确定性，设计控制律：

3.3 自适应律设计

3.4 神经网络逼近未知非线性

4. 稳定性分析

4.1 Lyapunov函数设计

构造复合Lyapunov函数：

4.2 稳定性证明

计算 V˙ 并利用Barbalat引理证明：

• 编队误差 ei​ 渐近收敛于零；
• 自适应参数 θ^i​、W^i​ 有界；
• 系统在非线性输入与外部扰动下保持稳定。

5. 仿真与实验验证

5.1 仿真设置

• 智能体模型：采用二阶积分器模型模拟无人机/无人艇运动；
• 非线性输入：引入执行器饱和（umax​=5）与死区（宽度 δ=0.5）；
• 通信拓扑：有向图，包含一棵有向生成树；
• 对比方法：传统PID控制、无自适应补偿的控制方法。

5.2 仿真结果

• 编队收敛性：自适应控制方法下，智能体在 t=15 秒内形成期望队形，而传统方法出现超调与振荡；
• 鲁棒性测试：引入风场扰动（ξi​(t)=0.5sin(t)），自适应方法编队误差波动小于 0.1 米，传统方法误差达 0.5 米；
• 参数适应性：系统参数突变（如质量增加 20%）时，自适应参数自动调整，编队快速恢复稳定。

5.3 实验平台

搭建基于TurtleBot3机器人、ROS与光学动作捕捉系统的多智能体实验平台，验证算法在实际场景中的有效性。实验结果表明，自适应控制方法在避障、输入受限等条件下仍能保持编队稳定性。

6. 结论与展望

本文提出一种基于自适应控制算法的非线性输入多智能体系统编队控制方法，通过在线调整控制器参数与神经网络逼近未知非线性，有效解决了执行器饱和、模型不确定性等问题。仿真与实验结果表明，该方法在编队收敛速度、鲁棒性与适应性方面优于传统方法。未来研究可进一步探索：

• 事件触发控制：减少通信负担，提升系统实时性；
• 深度学习融合：利用强化学习优化自适应律设计；
• 大规模集群控制：扩展至百量级智能体系统的编队控制。

📚2 运行结果

🎉3 参考文献 

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