论文摘要：多智能体系统的分布式协调控制

    近年来，多智能体系统的分布式协调控制引起不同领域研究人员的极大关注，这主要归因于多智能体系统在无人机协调控制、多机器人编队控制, 多智能体群集运动、分布式传感器网络、通信网络拥塞控制等领域的广泛应用。根据多智能体系统中包含领航者的个数，可以将分布式协调控制问题划分为无领航者的一致性问题、存在一个领航者的分布式协调跟踪问题以及存在多个领航者的分布式包容控制问题。在实际工程应用中，多智能体系统往往具有本质非线性，并且常常受到外部干扰以及各种不确定性因素的影响。此外，智能体之间的信息在传递过程中不可避免的存在时滞。鉴于此，本文主要研究了受扰多智能体系统的鲁棒一致性问题，以及非线性动态下的多智能体系统的包容控制问题。本文的主要研究内容如下：

   (1). 针对相对速度信息未知的情形，研究了具有通信不确定性和外部干扰的二阶多智能体系统的一致性问题。通过引入辅助变量来估计相对速度信息，设计了仅依赖于智能体自身信息以及邻居智能体位置状态信息的分布式控制协议。基于鲁棒H∞ 控制理论，针对以下三种情形：1. 固定拓扑网络、2. 切换拓扑网络、3. 具有通信时滞的固定拓扑网络，分别得到了系统满足期望干扰抑制性能的一致性条件。

   (2). 研究了具有本质非线性动态的二阶多智能体系统的包容控制问题。基于邻居智能体之间的相对状态信息，分别提出了具有静态和自适应控制增益的控制协议以确保跟随者渐近地收敛到领航者所形成的凸包中。对于静态控制协议，考虑了跟随者的通信拓扑图为无向图和有向图两种情形，基于李雅普诺夫稳定性理论，分别得到了系统实现包容控制时静态控制增益所应满足的充分条件；对于自适应控制协议，从理论上证明了当跟随者的拓扑图为无向图时，该控制协议不需要借助任何全局信息就能够解决包容控制问题。

   (3). 针对领航者的控制输入为非零有界的情形，研究了二阶非线性多智能体系统的包容控制问题。基于邻居智能体之间的相对状态信息，首先提出了不连续的静态控制协议以确保跟随者渐近地收敛到领航者所形成的凸包中。为避免不连续的控制协议可能引起的抖动效应，进一步设计了连续的静态控制协议。注意到静态控制协议的设计依赖于某些全局信息，又对应设计了动态更新控制增益的自适应真正意义上的分布式。

   (4). 针对领航者与跟随者之间的通信拓扑图为有向图的情形，研究了具有非线性动态的二阶多智能体系统的鲁棒H∞ 包容控制问题。利用邻居智能体之间的相对状态信息提出了分布式的控制协议，通过定义恰当的被控输出将包容控制问题转化为H∞ 控制问题。采用鲁棒H∞ 控制方法，得到了系统实现H∞ 包容控制的充分条件，并以线性矩阵不等式的形式给出。

   (5). 研究了具有参数不确定性和外部干扰的非线性多智能体系统的包容控制问题。基于鲁棒H∞ 控制理论，针对没有通信时滞和存在通信时滞两种情况，分别得到了确保跟随者渐近收敛于领航者所形成的凸包中且满足期望干扰抑制性能的充分条件。此外，所设计控制协议的反馈矩阵可以通过求解两个与单个智能体维数相同的线性矩阵不等式得到，因而易于求解。

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