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《多智能体系统的几类编队控制问题研究》一、引言多智能体系统由多个可以互相通信与合作的智能体组成，其应用领域广泛，包括无人驾驶车辆、无人机群、机器人集群等。
编队控制是多智能体系统研究的重要方向之一，它通过协调各智能体的运动，实现整体协同的编队行为。
本文将针对多智能体系统的几类编队控制问题进行研究，旨在为相关领域的研究与应用提供理论支持。
二、多智能体系统编队控制基本理论编队控制是多智能体系统协同控制的核心问题之一，它要求各智能体在动态环境中协同完成任务，形成特定的几何形状或空间布局。
编队控制的基本理论包括编队结构、通信机制、协同策略等。
编队结构是编队控制的基础，它决定了智能体的空间布局和运动轨迹。
常见的编队结构包括线性编队、环形编队、星形编队等。
通信机制是实现智能体之间信息交互的关键，它包括无线通信、视距通信等多种方式。
协同策略则是根据任务需求和系统状态，制定合适的控制策略，实现编队的稳定性和灵活性。
三、几类多智能体系统编队控制问题研究1. 固定环境下多智能体编队控制问题在固定环境下，多智能体需要形成稳定的编队结构，并按照预定的路径进行运动。
针对这一问题，可以采用基于规则的编队控制方法、基于优化的编队控制方法等。
其中，基于规则的编队控制方法通过设计合适的规则，使智能体根据自身状态和邻居状态进行决策；基于优化的编队控制方法则通过优化算法，求解最优的编队结构和控制策略。
2. 动态环境下多智能体编队跟踪问题在动态环境下，多智能体需要实时调整编队结构，以适应环境变化。
针对这一问题，可以采用基于领航者的编队跟踪方法、基于分布式控制的编队跟踪方法等。
其中，基于领航者的编队跟踪方法通过领航者引导智能体进行运动；而基于分布式控制的编队跟踪方法则通过分布式控制器实现各智能体的协同运动。
3. 异构多智能体编队控制问题异构多智能体系统中，各智能体的性能、能力等存在差异。
针对这一问题，需要研究异构智能体的协同策略、任务分配等问题。
《多智能体系统的几类编队控制问题研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）的编队控制问题已经成为众多领域研究的热点。
编队控制不仅在无人驾驶车辆、无人机群、机器人集群等实际应用中具有广泛的应用，而且在理论层面上也具有深远的研究价值。
本文将针对多智能体系统的几类编队控制问题进行深入研究，探讨其理论、方法及实际应用。
二、多智能体系统编队控制概述多智能体系统编队控制是指通过一定的控制策略，使多个智能体（如无人机、无人车等）在动态环境中协同工作，形成特定的队形，并保持队形稳定的一种技术。
编队控制涉及到智能体的通信、决策、执行等多个方面，是现代控制理论的重要组成部分。
三、几类编队控制问题研究1. 基于行为的编队控制基于行为的编队控制是一种常见的方法，其核心思想是通过设计每个智能体的行为规则来实现整体的编队。
这种方法的优点在于能够处理复杂的环境和任务，但需要精确地设计每个智能体的行为规则。
对于该类问题，本文将探讨如何设计有效的行为规则，以及如何通过学习来优化这些规则。
2. 基于领航者的编队控制基于领航者的编队控制是指通过指定一个或多个领航者来引导整个队伍的行动。
这种方法简单有效，但需要解决领航者与队伍之间的通信和协调问题。
本文将研究如何设计有效的领航者，以及如何通过优化算法来提高队伍的编队效果。
3. 分布式编队控制分布式编队控制是指每个智能体都根据自身的信息和周围智能体的信息进行决策，从而实现整个队伍的协同编队。
这种方法具有较好的鲁棒性和适应性，但需要解决智能体之间的通信和决策协调问题。
本文将探讨如何设计分布式编队控制的算法，以及如何通过优化算法来提高队伍的协同性能。
四、实验与分析本文将通过仿真实验和实际实验来验证所提方法的可行性和有效性。
首先，我们将使用仿真软件来模拟多智能体系统的编队控制过程，观察并分析编队效果。
其次，我们将进行实际实验，通过实际的硬件设备来实现多智能体的协同编队。
三维环境下基于反步法的多机器人编队控制冯磊;肖伸平【摘要】针对两轮式移动机器人在复杂环境下的编队控制问题,提出一种基于虚构领航法和反步法,并结合人工势场法策略的多机器人避障编队算法.首先,详细分析多机器人系统在三维空间下的编队模型,并利用空间投影方法将其映射到二维平面进行分析.其次,将运动学模型转化为链式形式,并通过正则坐标变换,将误差系统形式转换成串联非线性系统.然后运用Backstepping方法构造轮式机器人追踪系统的Lyapunov函数,设计出针对轮式机器人的轨迹跟踪控制器.再结合人工势场法避障策略,完成多机器人复杂环境下的编队任务.最后,通过多机器人轨迹跟踪的两组仿真实验,验证了所提出方法的有效性.【期刊名称】《湖南工业大学学报》【年(卷),期】2017(031)001【总页数】6页(P69-74)【关键词】三维空间;人工势场法;反步法;李雅普诺夫函数;编队控制【作者】冯磊;肖伸平【作者单位】湖南工业大学电气与信息工程学院,湖南株洲 412007;湖南工业大学电气与信息工程学院,湖南株洲 412007【正文语种】中文【中图分类】TP273近年来，随着机器人技术的发展，多机器人的稳定控制和轨迹跟踪问题越来越受到国内外学者的关注[1]。
相对于稳定问题，轨迹跟踪是一个更实际的控制问题。
而编队往往将面对复杂的环境，因此，在障碍物环境下，迫切需要寻找一条从起始位置到达目标位置的避障路径。
而路径规划中的人工势场法以其数学计算简单明了而被广泛应用。
目前，国内外学者进行编队研究的机器人主要有地面自主移动机器人、水下自主式机器人、卫星和无人飞行器等[2-3]；多机器人的控制算法主要包括虚拟结构法、领航跟随法、图论法和基于行为的方法[4-6]。
在当前的研究中，文献[7]综合路径跟踪法和虚拟结构法，实现了多机器人系统的动态编队控制。
其缺点是其虚拟结构运动的队形要求限制了该方法的应用范围，难以实现灵活的队形控制。
编队控制方法编队控制方法是指在多个机器人或无人机之间协调行动的一种方法。
在现代军事、航空、航天等领域中，编队控制方法已经得到广泛应用。
通过编队控制方法，可以实现多个机器人或无人机之间的协调行动，提高作战效率和精度，同时也可以减少人为干预的风险。
编队控制方法的实现需要依靠先进的技术手段和算法。
其中，最常用的编队控制方法包括集中式控制、分布式控制和混合式控制。
集中式控制是指通过一个中央控制器来控制整个编队的行动。
在这种方法中，中央控制器负责收集各个机器人或无人机的信息，并根据预设的算法来指挥它们的行动。
这种方法的优点是控制精度高，但是缺点是中央控制器容易成为单点故障，一旦中央控制器出现问题，整个编队的行动就会受到影响。
分布式控制是指将编队控制任务分配给各个机器人或无人机来完成。
在这种方法中，每个机器人或无人机都具有一定的智能和决策能力，可以根据自身的信息和环境来做出决策。
这种方法的优点是具有较高的鲁棒性和可靠性，但是缺点是需要较高的通信带宽和计算能力。
混合式控制是指将集中式控制和分布式控制相结合。
在这种方法中，中央控制器负责整个编队的协调和指挥，而各个机器人或无人机则根据自身的信息和环境来做出决策。
这种方法的优点是兼具集中式控制和分布式控制的优点，但是缺点是需要较高的计算能力和通信带宽。
除了以上三种常用的编队控制方法外，还有一些新兴的编队控制方法，如基于人工智能的编队控制、基于深度学习的编队控制等。
这些新兴的编队控制方法具有较高的智能化和自适应性，可以更好地适应不同的环境和任务需求。
编队控制方法是实现多个机器人或无人机协调行动的关键技术之一。
通过选择合适的编队控制方法，可以提高编队的作战效率和精度，同时也可以减少人为干预的风险。
一种领航-跟随型多移动机器人编队控制方法王荪馨;王经国【摘要】针对多移动机器人的路径规划、编队成形与编队保持问题,本文提出了一种集路径规划和轨迹跟踪于一体的领航-跟随型编队控制方法.将改进型人工势场法引入领航机器人的在线局部路径规划中,有效解决了领航-跟随型编队运动中的无碰撞路径规划问题;采用滑模运动控制方法,设计了一种自主调节移动机器人线速度和角速度的轨迹跟踪控制器,解决了跟随机器人实时追踪预定轨迹的实时控制问题.这种综合路径规划和轨迹跟踪的一体化多机编队控制方法,有助于解决多无人系统编队、多机协作搬运等复杂作业任务.【期刊名称】《重型机械》【年(卷),期】2019(000)001【总页数】8页(P14-21)【关键词】多移动机器人;领航-跟随型编队;轨迹跟踪;人工势场法;滑膜控制【作者】王荪馨;王经国【作者单位】西安理工大学信息技术与装备工程学院,西安710082;烽火通信科技股份有限公司,武汉430205【正文语种】中文【中图分类】TP2420 前言多移动机器人编队是多无人系统技术领域的一个重要分支，在联合侦查、群体盯梢、协作救援、合作搬运、传感网络等军事和民用领域具有广阔的应用背景。
多移动机器人编队是多台移动机器人自主协作组成一个较为精准的编队或构型以完成特定的作业任务，并在执行作业任务、目标跟踪、躲避障碍物时尽可能保持预期的编队几何队形不变。
由于受传感器感知范围、单体作业半径、设备搭载能力、通讯距离等因素制约，在执行大范围、长距离、动态复杂等环境下的复杂作业任务时，传统单台机器人难以胜任。
因此，多移动机器人编队则成为解决这类复杂问题的有效途径。
目前，多移动机器人编队控制方法主要包括：行为法(Behavior-based)、虚拟结构法(Virtual-structure)和领航-跟随法(Leader-follower)。
基于行为的多机编队方法无法准确描述系统整体行为，且不能保证系统控制的稳定性；而虚拟结构法则存在系统灵活性不足的缺陷；领航-跟随型编队控制法[1]具有数学分析简单、易保持队形、通信压力小等优点，被广泛应用于多无人系统编队，如：野外作战系统编队、无人机编队和水下舰船编队等诸多应用领域。
基于Multi-Agent的多机器人编队控制摘要：多移动机器人协调是当前机器人技术的一个重要发展方向。
多移动机器人之间的协调与合作将大大提高机器人行为的智能化程度，完成由单个机器人难以完成的更加复杂的作业。
多移动机器人协调技术的研究对提高机器人的智能化水平及加快机器人的实用化进程具有重要的理论研究意义和实用价值。
本文结合多智能体技术对多机器人编队控制进行了研究，同时根据具体的多机器人系统，进行了仿真实验。
验证了多智能体技术在机器人编队控制系统中的应用，完成了小规模的编队控制。
关键词：多智能体；多机器人；编队控制；协调控制；模糊控制Multi-robot Formation Control Based on Multi - AgentAbstract :The problem of multi-robot cooperation and coordination is central to mobile robotics. Cooperation and coordination will improve the intelligent performance of robots and can complete lots of impossible missions for single robot.The research on multi-robot cooperation and coordination is of great academic and applied significance.The multi-robot formation is developed combined with the multi-agent technology in this dissertation, and the simulation is done with the multi-robot system. The application of multi-agent is verified in the multi-robot formation control through a small system adopt the fomation control.Key words: Multi-agent ;Multi-robot ;Formation control;Coordination control;Fuzzy control1. 国内外机器人系统发展现状自80年代末以来，基于多智能体系统理论研究多机器人协作受到了普遍的关注，从军事领域到工业与民用领域，从星际探险到海底考察，从比赛到教学，都取得了不同程度的进步。
近年来，在IEEE R&A,IROS等著名的国际机器人学术会议上，几乎每次会议都有多智能体协作机器人系统的专题。
一些机器人学术刊物出版了有关多智能体机器人的研究专辑。
一些研究项目，如ACTRESS,CEBOT,GOFER,SWARM等，已进行了多年[1]。
目前，国内关于群体机器人系统的研究刚刚起步，基本上还处于基础技术的研究阶段，这方面的研究成果报道比较少。
中科院沈阳自动化所机器人开放研究实验室是国内研究多机器人技术较早也较全面的科研单位。
(1)CEBOT(Cellular Robotic System)CEBOT是一种自重构机器人系统(Self-Reconfigurable Robotic System)，它的研究是受生物细胞结构的启发，将系统中众多的具有相同和不同功能的机器人视为细胞元，这些细胞元可以移动，寻找和组合。
根据任务或环境的变化，细胞元机器人可以自组织成器官化机器人，多个器官化机器人可以进一步自组织，形成更加复杂的机器人系统。
细胞结构机器人系统强调是单元体的组合如何根据任务和环境的要求动态重构。
因此，系统具有多变的构型，可以具有学习和适应的系统智能(Group Intelligence)，并具有分布式的体系结构[3]。
(2)ALLANCE/L-ALLANCE系统ALLIANCE是由美国学者Parker提出的用于研究异质、中小规模、独立性强的、疏松配合关系的机器人协调的一种结构。
通过传感器信息和精确的广播(Broadcast式通讯)来感知自身的行动效应和其他机器人的行动。
每个机器人是基于行为控制的。
L-ALLIANCE是该结构的扩展，通过再励学习来调整行为控制器的参数[4]。
(3)Cooperative Robotics实验系统美国Oak Ridge国家实验室的Lynne E.Parker博士在多Agent协作、自主Agent体系结构、多Agent通讯等方面做了许多工作[11~17]。
例如人机协作，移动机器人协作，多Agent协作，智能Agent体系等。
他们研究的协作机器人是集成了感知、推理动作的智能系统，着重研究在环境未知且在任务执行过程中环境动态变化的情况下，机器人如何协作完成任务。
(4)Socially Mobile和The Nerd Herd实验系统美国USC大学的学者如M.J.Mataric等在基于行为的多机器人协作方面做了许多工作。
他们采用自下而上的路线，基于行为的方式研究分析、设计机器人群行为的表现，在多机器人学习、群体行为、协调与协作等方面展开工作[3] 。
(5)中科院沈阳自动化所机器人开放研究实验室主要面向发展具有感知、思维和动作能力的先进机器人系统，研究机器人学基础理论方法、关键技术、机器人系统集成技术和机器人应用技术。
我国机器人学领域著名科学家蒋新松院士曾任实验室主任。
实验室现任主任为沈阳自动化研究所所长王越超研究员。
图1.1CEBOT(Cellular Robotic System) 图1.2Cooperative Robotics实验系统的CESAR Emperor图1.3沈阳自动化所多机器人系统2.多智能体系统的分类Agent作为智能计算实体，能自主完成一定任务。
但是，实际中所有的系统都是分布式的，个体的知识、能力都是有限的，面对一些复杂的问题，如具有分布式数据或知识，或要求分布式控制的系统，不得不采用多个Agent协作系统。
通过适当的体系结构将个体组织起来，不仅能够弥补个体的不足，而且能使整个系统的能力超过任何单个个体的能力，这样的系统称为多智能体系统(Multi-Agent System，MAS) [1]。
多智能体系统的体系结构主要研究如何将多个单智能体组织为一个群体并使各个智能体有效地进行协调合作，从而产生总体解决问题的能力。
多智能体系统是由大量具有环境观察、任务规划和操作功能的智能体组成。
为了把这些智能体组织成一个复杂的系统，来有效的完成某些预定任务，需要一个合适的控制结构。
多智能体系统的体系结构可从不同的角度来划分。
2.1 根据系统中智能体之间的相对关系来划分按照系统中多智能体之间的相对关系，通常多智能体系统可以分为如下几种结构：（1）完全型网络结构通信对等和信息的局部化是该类型结构的主要特点。
该结构体系要求各智能体均具有通信和控制功能模块，并且要保存系统内所有智能体成员的信息和知识，还要求保持所有智能体之间的通讯链路。
对于解决复杂的问题、或结构复杂的系统来说，完全型网络结构体系的效率会大大降低，并呈现出一种无组织的状态[2]。
（2）层次型网络结构在该类型系统结构中，智能体被分为不同的层次，在同一层上的智能体彼此不能够直接进行通信，而需要经过其上一层智能体来完成。
上一层智能体负责其下一层智能体的决策和控制。
该结构中智能体不需要保存系统内所有的智能体信息，只需要保存下一层智能体的相关信息和知识，该结构尽管在通信上不如完全网络型简略，但结构层次分明，管理方便[2]。
（3）联盟型网络结构系统内的智能体按照某种方式（通常按照距离远近、智能体功能等）来划分为不同的智能体联盟。
在各联盟内部都存在一个协助智能体，它负责不同联盟之间的通信。
不同联盟之间处于对等的关系，类似于完全网络型各智能体之间的关系[2]。
图2.1完全型网络结构图2.2 层次型网络结构图2.3联盟型网络结构2.2从多智能体协调系统的体系结构来划分多智能体协调系统的体系结构是整个系统执行协调合作任务的基础，决定了系统的能力和局限性。
多智能体协调系统的体系结构分为集中式(Centralized)、分散式(Decentralized)和分布式(Distributed)三种。
协调(Coordination)是指智能体对自己的局部行为进行推理，并估计其他智能体的行为，以保证协作行为以连贯的方式进行的一个过程。
(1)集中式(Centralized)控制结构系统由一个智能体集中控制整个系统，它是一种规划与决策的自上而下Top-Down式的层次控制结构，其层的数量和复杂性决定了系统响应所需的时间和行为决策的质量。
系统的协调性较好，但实时性、动态性较差，对环境变化响应能力差，集中式系统由一个核心智能体和多个与之在结构上分散的、独立的协作智能体构成。
核心智能体负责任务的动态分配与资源的动态调度，协调各协作智能体间的竞争与合作。
该类系统较易实现系统的管理、控制和调度。
(2)分散式(Decentralized)控制结构系统各智能体具有高度智能自治能力，各智能体自行处理信息、自行规划与决策、自行执行自己的任务，与其它智能体相互通讯来协调各自行为而没有任何集中控制单元.这种结构有较好的容错能力和可扩展性，但对通讯要求较高(多边通信)，且多边协商效率较低（各有各的算法，思路不统一），无法保证全局目标的实现。
(3)分布式(Distributed)控制结构系统其介于上述两者之间，是一种全局上各智能体等同的智能分布一分层式结构而局部集中的结构方式。
这种结构方式是分散式的水平交互与集中式的垂直控制相结合的产物，其由彼此独立、完全平等、无逻辑上的主从关系的、能够自律的一组智能体构成。
各智能体按预先规定的协议，根据系统的目标、状态与自身的状态、能力、资源和知识，利用通信网络相互间协商与谈判，确定各自的任务，协调各自的行为活动，实现资源、知识、信息和功能的共享，协作完成共同的任务以达到整体目标。
在该类系统中，各智能体在结构和功能上彼此独立，都以同样的方式通过网络通信相互发生关系，具有良好的封装性，因此使系统具有很好的容错性、开放性和扩展性。
既提高了协调效率，又不影响系统的实时性、动态性、容错性和扩展性[5]。
图2.4 集中式、分散式、分布式控制系统结构3.多机器人控制系统模型系统控制结构明确了系统中具有不同职能的个体相互间的控制关系。
与MAS体系结构相同，多移动机器人系统的控制结构也分为集中和分散两种类型，其中分散式又可分为分层式和分布式。
为了实现多移动机器人系统动态和灵活的控制，借鉴MAS体系结构的研究，这里设计了一种多移动机器人协调控制系统模型。
