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基于迭代学习的多智能体系统协同编队控制

控制工程 2021年第11期28卷 2178-2184页

作者：顾立雯王玉龙马浪上海大学机电工程与自动化学院上海200444

针对离散形式的智能体动态模型,为减少外部环境干扰的影响,提出一种基于迭代学习的多智能体编队协同控制方法。首先,在考虑外部环境干扰的情况下,建立了多智能体协同编队控制系统离散时间模型,并在通信拓扑设计的基础上,将多智能体系统... 详细信息

针对离散形式的智能体动态模型,为减少外部环境干扰的影响,提出一种基于迭代学习的多智能体编队协同控制方法。首先,在考虑外部环境干扰的情况下,建立了多智能体协同编队控制系统离散时间模型,并在通信拓扑设计的基础上,将多智能体系统协同编队控制问题转化成跟踪控制问题。其次,针对每个智能体设计了形式统一的基于迭代学习算法的编队控制协议,并利用范数理论证明了算法的收敛性。随着迭代次数的增加,该算法能够使离散多智能体系统的输出在有限时间内跟踪期望轨迹,从而使得多智能体系统整体实现期望的编队运动。最后,与传统无模型自适应控制方法进行比较,验证了该设计方法的有效性和优越性。

关键词：多智能体系统协同编队控制迭代学习算法

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多无人机协同编队控制的研究现状与发展前景

飞航导弹 2016年第1期 78-83页

作者：周绍磊康宇航万兵周超尹高阳孙聪海军航空工程学院

随着传感器技术、智能控制技术、信息融合技术以及无线通信技术的不断进步与发展,无人机技术越来越成熟,多个无人机依靠无线通信进行编队控制已不再困难。首先,从编队控制方法、编队形成与保持、编队避障与避碰、编队重构这几个方面出发... 详细信息

随着传感器技术、智能控制技术、信息融合技术以及无线通信技术的不断进步与发展,无人机技术越来越成熟,多个无人机依靠无线通信进行编队控制已不再困难。首先,从编队控制方法、编队形成与保持、编队避障与避碰、编队重构这几个方面出发,介绍了国外多无人机协同编队控制的最新研究情况。然后,根据多无人机协同编队控制的特点以及现在与未来对其的各种需求,分析了队形设计、动态调整、网络通信等关键技术。最后,在国内外研究进展和关键技术分析的基础上,对多无人机协同编队控制的未来发展做了展望。

关键词：协同编队控制编队形成避障与避碰编队重构无人机

考虑误差约束的多AUV协同编队控制方法研究

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考虑误差约束的多AUV协同编队控制方法研究

作者：杜雨桐哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

随着社会的发展和科技的进步,海洋资源已经引起了广泛的关注。在海洋探索过程中,自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)由于灵活性高、自主性强、经济成本低等被广泛应用于资源勘查、海图绘制、鱼雷探测、水下检测等方面... 详细信息

随着社会的发展和科技的进步,海洋资源已经引起了广泛的关注。在海洋探索过程中,自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)由于灵活性高、自主性强、经济成本低等被广泛应用于资源勘查、海图绘制、鱼雷探测、水下检测等方面。由于海洋中环境恶劣,未知的突发状况较多,单个AUV容易遭受危险。当海洋探测任务较为复杂时,单个AUV难以胜任,因此,多个AUV协同作业的方式为解决上述问题提供了新思路。在多AUV系统中,各个AUV以一定的方式进行信息通讯,协同完成特定的任务,相比于单个AUV,多AUV系统可以完成更复杂的任务,并且具有较高的安全性和可靠性。在执行作业任务时,多AUV系统需要具有较高的稳定性能,AUV间应避免碰撞,并且要保证通讯,因此AUV间应保持适当的距离,AUV的轨迹误差需要控制在一定范围内。本论文研究了多AUV系统的协同编队控制方法,基于多AUV间的有向通讯拓扑结构,使用神经网络技术、误差约束技术和Lyapunov稳定性理论,设计AUV的控制算法,实现多AUV误差约束协同编队控制。本论文的研究内容为:(1)考虑外界干扰的多AUV误差约束协同编队控制方法研究。在多AUV的有向通讯拓扑条件下,对非线性模型不确定性的多AUV系统进行研究,提出具有时变约束的协同编队控制算法。首先提出辅助变量,引入低阶滤波器,并考虑到推进器输入饱和问题,构造anti-windup饱和补偿辅助系统,然后提出神经网络自适应律逼近并补偿AUV系统模型的非线性不确定性和外界干扰,为保证多AUV系统的控制性能,引入log形式的Lyapunov函数,构造时变指数边界约束,保证系统误差收敛在零点的邻域内。(2)基于速度观测器的多AUV有限时间误差约束协同编队控制方法研究。考虑到当AUV速度变化过快时,所测得的AUV速度信息不准确的问题,引入状态观测器,估计AUV的速度信息。设计径向基神经网络函数,对AUV的模型不确定性和受到的洋流干扰进行逼近,并设计神经网络自适应律。多AUV系统在运动过程中,推进器能够提供的推力是有限的,因此考虑输入饱和问题,设计饱和函数,限制控制力和控制力矩的最大值。为保证AUV系统能够快速实现编队,引入有限时间技术,设计tan形式的Lyapunov函数,对AUV的轨迹和姿态误差进行时变约束,实现多AUV系统的有限时间误差约束协同编队控制。(3)考虑外界干扰的多AUV固定时间误差约束协同编队控制方法研究。在多AUV系统的有限时间控制算法中,系统误差的收敛时间和AUV的初始位置有关,当AUV位置误差较大时,误差收敛时间也会较长。并且,在实际工程中,很难获得AUV初始条件信息,无法得知AUV系统达到稳定的时间,因此阻碍了有限时间在工程中的应用。本论文研究了多AUV系统的固定时间控制。考虑AUV的模型不确定性和外界干扰,引入固定时间技术,设计tan形式的Lyapunov函数,实现多AUV系统的固定时间误差约束协同编队控制。

关键词：多AUV系统协同编队控制时变误差约束 Lyapunov函数固定时间控制输入饱和

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面向虚拟编组的列车协同编队控制方法研究

面向虚拟编组的列车协同编队控制方法研究

作者：刘芯宏西南交通大学

学位级别：硕士

随着我国社会经济和轨道交通事业的迅速发展，大量的人口流动和货物运输为交通运输带来了一定压力。为进一步提高列车运行效率、缩短列车运行间隔，有学者提出虚拟编组概念，它指的是多列列车依靠建立通信关系，以使列车间距离保持在较... 详细信息

随着我国社会经济和轨道交通事业的迅速发展，大量的人口流动和货物运输为交通运输带来了一定压力。为进一步提高列车运行效率、缩短列车运行间隔，有学者提出虚拟编组概念，它指的是多列列车依靠建立通信关系，以使列车间距离保持在较短范围内的一种编队方式。本文以领导者-跟随者模式作为虚拟编组编队控制框架，通过使用深度强化学习算法对领导列车速度曲线进行优化，对跟随列车进行控制使其与领导列车保持较小距离差和速度差以实现虚拟编组场景下的列车协同编队。本文的具体研究内容如下：　　1、使用邻近策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）算法对领导列车驾驶曲线进行优化。建立列车运动学模型并对列车运行工况进行分析。将领导列车的驾驶曲线优化问题转换为马尔可夫决策过程并进行建模，对动作空间、状态空间及奖励函数进行设计，选择全连接神经网络进行训练并使用ReLU函数作为神经网络激活函数，为实现列车运行的舒适性和平稳性，使用***函数对列车输出牵引力进行平滑处理。　　2、使用柔性演员-评论家（Soft Actor-Critic, SAC）算法对跟随列车进行协同编队控制。采用相对制动模式作为虚拟编组中跟随列车制动方式，根据列车安全制动模型计算得到虚拟编组列车安全间隔。将领导列车节能驾驶曲线作为跟随列车计算本车驾驶曲线的输入，将跟随列车与领导列车保持较小距离差和速度差的运行问题转换为马尔可夫决策过程并进行建模，通过使用SAC算法对跟随列车进行控制使前后列车保持理想间隔，同时使前后列车速度尽可能一致，以实现协同编队状态。　　3、使用赤壁北-长沙南实际线路数据和CRH380AL车辆数据对算法进行仿真验证。实验结果表明相较于线路原始牵引能耗数据，PPO 算法实现了 8.57%的能耗节约率，与启发式算法相比，PPO算法提高了近2%的能耗节约率，并且在实现了节约牵引能耗的同时具有良好的平稳性和舒适性，可以作为领导列车的推荐驾驶曲线并应用于跟随列车;SAC 算法将领导列车的速度和位置作为计算输入以计算本车速度曲线，以跟随列车与领导列车保持较小距离差和速度差作为控制目标，实验结果证明线路空间利用率提高了 124s，线路能耗节约率为 7.14%，实验同时证明了在列车运行遇到干扰时该算法也具备一定的自适应调整能力。本文提出的面向虚拟编组的列车协同编队控制方法可以实现节能性和提高运输效率的目标，为虚拟编组列车协同编队控制方法的后续研究提供了一定思路。

关键词：列车运行自动化协同编队控制虚拟编组深度强化学习

面向无人机集群的协同编队控制算法与仿真实现

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面向无人机集群的协同编队控制算法与仿真实现

作者：乔琛电子科技大学

学位级别：硕士

随着无线通信技术的发展,无人机在民用和军事上的应用越来越广泛。由于单无人机负重少、体积小、覆盖面积小,不能满足复杂任务需求,近年来,关于无人机集群协同编队控制方面的研究发展迅速。传统的协同编队控制方法存在通信瓶颈,而基于... 详细信息

随着无线通信技术的发展,无人机在民用和军事上的应用越来越广泛。由于单无人机负重少、体积小、覆盖面积小,不能满足复杂任务需求,近年来,关于无人机集群协同编队控制方面的研究发展迅速。传统的协同编队控制方法存在通信瓶颈,而基于群智能的协同编队控制方法只能组成松散的编队。除此之外,在不同的任务场景下,需要设计相应的协同编队控制算法以满足任务要求。本文主要研究了无人机集群的协同编队控制问题,论文关键研究内容分为如下三部分:1.研究了无人机集群的协同编队控制理论与方法。分析了无人机集群协同编队控制相关理论,基于无人机一阶控制模型实现单机控制,根据分离、列队、内聚规则,建立集群运动控制模型。提出了一种基于多虚拟控制点的无人机集群协同编队控制算法,以虚拟控制点与相邻成员的状态偏差为参考,调整成员自身控制输入。搭建仿真环境,在对集群内少量成员控制的条件下,实现无人机集群的编队稳定性和成员运动状态一致性。2.研究了分散场景下无人机集群的协同编队控制方法。基于均值漂移法实现对分散任务的聚类与规模估计。针对分散任务场景,提出了一种无人机集群分簇算法,针对子集群的协同编队飞行,提出了一种基于分而治之的协同编队控制算法。在仿真环境中搭建分散任务场景,子集群与任务规模、任务优先级合理匹配的同时,实现子集群的协调编队飞行。3.研究了编队重构场景下无人机集群的协同编队控制方法。首先分析了传统的编队重构方法,传统的编队重构基于固定路径设计,每两种编队切换都需要重新设计路径,实现复杂性高。本文提出了基于自主分布式的无人机集群协同编队重构算法,建立了协同机间避碰机制,分析了弹力一阶状态模型,基于此模型建立了参考弹簧的协同控制模型,分析后发现不足,提出了改进的模拟弹簧协同避碰模型,基于信息共享实现编队重构。在保持机间安全距离的同时,实现静态牵引与动态牵引下的编队重构。

关键词：无人机集群协同编队控制分而治之自主分布式

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含不确定参数的智能网联汽车协同编队控制

西安工程大学学报 2024年第3期38卷 117-125页

作者：时宏伟滕婧婧李凌云郭胜辉苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009

为应对智能网联汽车协同编队控制中因自身条件以及外部攻击干扰引起的参数不确定变化问题,在智能网联汽车编队运行环境下提出了一种基于观测器的一致性控制协议设计方法。首先,通过设计观测器实现对系统状态、可测噪声和外部扰动等的有... 详细信息

为应对智能网联汽车协同编队控制中因自身条件以及外部攻击干扰引起的参数不确定变化问题,在智能网联汽车编队运行环境下提出了一种基于观测器的一致性控制协议设计方法。首先,通过设计观测器实现对系统状态、可测噪声和外部扰动等的有效估计。其次,设计适用的分布式一致性控制协议,利用Lyapunov泛函得到系统稳定的充分条件。再次,将观测器的增益矩阵转化为线性矩阵不等式的问题进行求解,利用线性矩阵不等式方法,获得观测器增益矩阵的具体取值,实现对系统状态和参数的准确估计。最后,利用Matlab对系统进行仿真,给定智能网联汽车编队系统各项具体参数,模拟系统存在外部干扰的情况以及参数中含有不确定的情况。仿真表明:在一致性控制后系统内部输入经过15个时间步后得到收敛,对于系统状态和外部干扰,观测器在含有不确定参数的干扰下分别经过17个和20个时间步之后能够进行有效的估计,从理论和仿真2个方面验证了所设计方法的正确性与可行性。

关键词：不确定参数智能网联汽车协同编队控制外部干扰

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基于零空间方法的四旋翼无人机避障与协同编队控制

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海军航空大学学报 2023年第6期38卷 497-502,518页

作者：杨钟煜余自权程月华徐贵力南京航空航天大学自动化学院江苏南京210016

针对四旋翼无人机在编队飞行执行任务时可能遭遇障碍物问题,考虑多无人机避障及机间避撞的需求,提出1种基于零空间方法的四旋翼无人机避障与协同编队控制算法。首先,建立四旋翼无人机动力学模型,并建立虚拟控制量简化控制模型;其次,基... 详细信息

针对四旋翼无人机在编队飞行执行任务时可能遭遇障碍物问题,考虑多无人机避障及机间避撞的需求,提出1种基于零空间方法的四旋翼无人机避障与协同编队控制算法。首先,建立四旋翼无人机动力学模型,并建立虚拟控制量简化控制模型;其次,基于零空间方法进行避障与协同编队控制算法研究,将无人机任务执行分解为目标趋向任务、避障避撞任务和协同编队任务,并根据优先级进行任务融合得到期望速度;再次,基于PID方法设计控制律;最后,通过仿真验证所提控制算法的有效性。所提方法可保证四旋翼无人机在编队飞行中遭遇障碍物时的飞行安全。

关键词：四旋翼无人机避障协同编队控制零空间方法

运动约束下的分布式无人船协同编队与导航方法

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信息系统工程 2024年第12期 59-62页

作者：罗浩赖卓昀江苏科技大学海洋学院河海大学信息科学与工程学院江苏赞奇科技股份有限公司

为解决集中式的无人船协同编队与导航方法受限于控制信息开销过大的问题,提出一种运动约束下的分布式无人船协同编队控制与导航方法。该方法首先利用动力学模型构建了运动约束下的分布式无人船系统模型,通过局部坐标计算控制方向改变航... 详细信息

为解决集中式的无人船协同编队与导航方法受限于控制信息开销过大的问题,提出一种运动约束下的分布式无人船协同编队控制与导航方法。该方法首先利用动力学模型构建了运动约束下的分布式无人船系统模型,通过局部坐标计算控制方向改变航向矢量,以允许无人船在维持特定队形的同时向目的地移动。其次在运动速度约束条件下,构建了控制增益优化模型。最后,利用半正定松弛方法优化无人船的控制增益矩阵,以实现运动约束下的线速度和角速度的最优控制。仿真结果验证了该方法无需无人船之间的通信,可有效实现协同编队与导航。

关键词：无人船分布式系统协同编队控制感知信息增益优化

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基于虚拟结构法的多移动机器人分布式预测控制

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控制与决策 2021年第5期36卷 1273-1280页

作者：刘安东秦冬冬浙江工业大学信息工程学院杭州310023

研究多移动机器人协同编队控制问题,提出一种基于虚拟结构的分布式预测控制算法.与现有编队控制方法相比,基于虚拟结构的方法可以使移动团队更加稳定地保持期望编队队形运动,通过将变换矩阵与虚拟结构相结合可以改善编队结构的灵活性,... 详细信息

研究多移动机器人协同编队控制问题,提出一种基于虚拟结构的分布式预测控制算法.与现有编队控制方法相比,基于虚拟结构的方法可以使移动团队更加稳定地保持期望编队队形运动,通过将变换矩阵与虚拟结构相结合可以改善编队结构的灵活性,从而有效拓展该方法的应用范围.最后将所提出控制算法与现有编队控制方法进行对比仿真,结果验证了其有效性.

关键词：多移动机器人协同编队控制虚拟结构法分布式预测控制