多智能体在有界空间中的一致性算法和实验

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近年来,多智能体系统的一致性问题越来越受到人们的关注,其理论成果也广泛应用于各个领域,比如计算机网络的分布式计算、无人机的编队控制、传感器网络的信息同步等等。然而,许多传统算法是基于无穷大空间的,对于有界空间不再适用。已有的有界空间算法主要是针对矩形空间,本文在其基础上将其扩展到非矩形有界空间中,因此更加具有实际意义。具体研究内容如下:1,简单介绍了多机器人系统,实验室所用的Amigo移动机器人的软硬件平台以及机器人仿真平台的连接方法。2,为了将已有的一致性算法扩展到有界空间,引入镜像速度矩阵的概念,它不仅可将不连续的实际速度转化成连续的镜像速度,而且可将有界空间扩展成无限大虚拟空间。运用此算法,发现多智能体在虚拟空间中镜像速度渐近一致。由于每个镜像速度对应唯一的实际空间速度,多智能体实际速度也达到渐近一致。最后,通过理论证明和数值仿真验证了算法的可行性。3,提出了多智能体在有界空间中的无速度反馈一致性算法。由于先前许多算法都需要速度反馈,本文通过状态观测的方法获得估计的速度,提出相应的控制律。最后通过Matlab数值仿真来验证了算法的正确性。4,提出了多智能体在有界空间中的群集算法研究。通过引入虚拟空间中的势能函数来保证智能体形成群集,同时引入实际空间的势能函数来避免智能体在实际空间中发生碰撞。最后通过Matlab数值仿真来验证了算法的可行性。5,在机器人实物平台上通过TCP/IP通信以及多线程原理来实现多个机器人一致性运行,从而验证了本文提出的多机器人在有界空间中一致性算法的正确性。
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