论文部分内容阅读
多个具有独立处理能力的个体组成多智能体系统，通过协作共同完成某项任务，这是多智能体系统分布式协作的基本思想，对于指导如何采用多个功能简单、价格低廉的智能设备协调工作，取代单个功能复杂、价格高昂的智能设备，从而完成同样的任务，具有重要的意义。多智能体的一致性问题是多智能体系统分布式协作的基本问题之一。所谓一致性，指的是由于智能体之间的位置关系及其通信范围的限制，智能体仅能与有限个数的邻居智能体进行本地网络通信，获得邻居智能体的信息，通过执行一致性协议，最终使得所有智能体状态渐近稳定到同一个公共值。多智能体一致性的研究，不仅仅只是为了揭示许多自然现象的内在规律，而且是要将这些规律应用到社会生产生活实践当中去。由于面对条件的复杂性，具体的多智能体一致性问题包括多种情况。本文针对其中几类多智能体一致性问题进行分析研究，并且进一步将一致性理论应用到编队问题当中，同时在实际应用方面，设计实现了在车路协同仿真平台上的微型智能车编队。 首先，在许多实际应用中，多智能体系统常常只需要达到输出一致而不用考虑内部状态，但是由于处理状态一致问题的方法不能直接运用在处理输出一致问题上，所以需要单独对输出一致性问题进行分析。其次，智能体准确的状态信息常常由于成本高昂或技术限制等原因不能测量得到。在这种情况下，仅能基于可检测的输出信息构造状态观测器，通过估计得到的状态信息研究多智能体系统状态一致性问题。再次，在现有的研究中，大部分针对同构多智能体系统，即多智能体系统中的所有智能体被描述为完全相同的动态模型，但在实际应用中，普遍存在一个多智能体系统包含不同的动态模型，这样的系统被称之为异构多智能体系统，而且，即使是同构多智能体系统，也可能由于在实际应用中因为参数的不同转变为异构多智能体。这里对结构相同但参数不同的异构多智能体系统进行了一致性研究。为了分析多智能体系统一致性问题，提出了一类状态线性变换，将多智能体一致性问题等价地转换为了部分变元稳定性问题，采用部分变元稳定性理论推导得出一致性充要判据，并推导得到了一致性函数和提出了一致性协议设计方案。这证明了状态线性变换是一个分析各种一致性问题的有效工具。上述获得的多智能体一致性判据依赖于全局通信拓扑信息，需要一个中心处理单元执行操作;而且随着多智能体系统规模的增加，一致性判据的矩阵运算难度和复杂程度也随之增加。为了解决这一问题，通过采用状态线性变换，将多智能体系统的一致性问题转换为一组与强连通分支相关的部分变元稳定性问题，极大减轻计算难度和复杂程度，对于通信拓扑可以划分为多个小强连通分支的大规模多智能体系统来说尤为重要。 在进行一致性问题理论研究的基础上，将一致性理论扩展应用到多智能体系统编队控制应用当中。多智能体系统编队问题也是多智能体系统分布式协作的一个基础问题之一，表现为智能体之间形成并保持一个期望的几何间距。如果应用于高速路车辆编队，将有益于减少车间距，提高车流密度，增加道路的通行能力。实际上，编队与一致性问题之间的联系极为紧密，通过合理选择一致性状态，可以将编队问题转换为一致性问题。本文提出了基于一致性理论的编队控制协议，通过状态转移将编队问题转换为了一致性问题，采用线性变换和部分变元稳定性理论获得编队充要判据。 最后，通过等比例微缩车辆和道路设施，建立车路协同仿真平台，将理论成果应用到实际的微型智能车编队上。微型智能车配备的传感器检测速度、位移等状态信息，并通过与邻居智能车之间的无线通信构成通信网络，在此基础上验证基于一致性的编队策略。