分布式事件觸發(fā)技術(shù)在多智能體一致性控制中的應(yīng)用研究.pdf

1、最近，來自工程和科學各個學科的研究學者對多智能體網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同控制問題表現(xiàn)出極大的研究興趣。研究的領(lǐng)域包括一致性、耦合振子同步、漸近分布式算法、群集的集體行為、多智能體網(wǎng)絡(luò)代數(shù)連通度、多機器人系統(tǒng)編隊控制、傳感器融合、隨機網(wǎng)絡(luò)、動態(tài)拓撲結(jié)構(gòu)、協(xié)調(diào)任務(wù)的復(fù)雜性、基于優(yōu)化的協(xié)同控制以及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中基于一致性的置信傳播等。
　　一致性問題作為協(xié)同控制中最重要的分支在現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)控制中起著至關(guān)重要的作用。在過去的幾十年里，一致性作為多智能體網(wǎng)絡(luò)研

2、究的主流問題已經(jīng)吸引了來自科學和工程各個研究領(lǐng)域內(nèi)學者的廣泛關(guān)注。盡管已經(jīng)有了大量的研究工作，但先前的工作都是基于連續(xù)時間的反饋控制技術(shù)，這種技術(shù)有著一個明顯的不可避免的缺點：設(shè)計的控制器需要實時更新，這就要求網(wǎng)絡(luò)節(jié)點必須配備高性能處理器和高速度通信鏈路。在許多的現(xiàn)實應(yīng)用中，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點向它們的鄰居節(jié)點發(fā)送信息(比如位置、速度、信息頭)時并不是連續(xù)的，而是在一些離散的時間點上。因此，急需研究一種新的方法來克服上面這些問題，同時還要保持較

3、好的穩(wěn)定和收斂性質(zhì)。
　　在如何進行信息采樣而達到控制的目的上，事件觸發(fā)控制機制提供了一個新的手段。在一個網(wǎng)絡(luò)中，自治節(jié)點只有在必要時才會向它的鄰居節(jié)點發(fā)送它的本地狀態(tài)信息，也就是說，只有當本地節(jié)點的測量狀態(tài)誤差到達指定的閾值時才會向外發(fā)送狀態(tài)信息。Tabuada開創(chuàng)性地提出了一個事件觸發(fā)條件，這個條件是基于狀態(tài)和狀態(tài)誤差的，這里的狀態(tài)誤差即最新的測量狀態(tài)減去節(jié)點的當前狀態(tài)。在該機制中，控制器接收到的鄰居測量狀態(tài)保持不變直到下一個

4、新的測量狀態(tài)到來。當這種情況發(fā)生時，誤差被重置為零并且重新開始增長直到它觸發(fā)下一個新的事件而產(chǎn)生測量狀態(tài)更新。
　　本論文的主要貢獻就是將事件觸發(fā)機制引入到多智能體網(wǎng)絡(luò)的牽引一致性控制中，并且進一步地提出了一些改進方法使得該機制在實際部署時能夠提高性能。本論文主要內(nèi)容歸結(jié)如下：
　　首先，本文簡要地介紹了多智能體網(wǎng)絡(luò)中的事件觸發(fā)機制，包括集中式事件觸發(fā)控制方案和分布式事件觸發(fā)控制方案。在這些工作中，盡管事件觸發(fā)策略使得控制器

5、避免了實時更新和連續(xù)通信，但這也帶來了相應(yīng)的代價，那就是每個智能體必須收集它鄰居節(jié)點的實時狀態(tài)來計算觸發(fā)函數(shù)并判斷事件是否觸發(fā)。換句話說，從智能體個體的視角看，通信仍然是實時連續(xù)的。
　　其次，針對上述存在的不可避免的缺點，我們對帶有非線性動力學特征的有向多智能體網(wǎng)絡(luò)的牽引控制一致性問題提出一個新穎的事件觸發(fā)方案。所提出的這個方案是一個改進的事件觸發(fā)機制，在該機制中，事件判斷僅僅依賴于鄰居節(jié)點的測量狀態(tài)而不是實時狀態(tài)，這就使得驅(qū)動