[发明专利]一种障碍物遮挡下多智能体自抗扰时变编队跟踪与避撞控制方法

权利要求书

1.一种障碍物遮挡下多智能体自抗扰时变编队跟踪与避撞控制方法，其特征在于，该方法基于的多智能体系统由1个运动目标和N-1个智能体组成，依次编号为1至N，其中目标的动力学模型表示为：

式中，和分别表示目标的位置和速度，n代表空间维度，α_x和α_v为阻尼系数；第i个智能体的动力学模型描述如下：

其中，i∈{2,3,…,N}，和分别为n维向量，表示智能体i的位置、速度、控制输入和外部扰动，α_x和α_v为阻尼系数；表示多智能体系统的时变编队向量，其中第i个智能体的期望时变编队向量是分段连续可微分的向量

该方法基于的智能体之间的相互作用关系用一个有向图G描述，其中智能体i由图G中节点v_i表示，智能体之间的作用链接用节点之间的边表示，边权重w_ij表示智能体之间相互作用权重，权重邻接矩阵表示为节点v_i的入度表示为图G的入度矩阵表示为D＝diag{deg_in(v_i)}，图G的拉普拉斯矩阵定义为L＝D-A；如果图G中存在一个节点v_m，从v_m出发存在有向路径能到达其它任意节点，则称图G包含生成树；

假设有一个均匀有界不重叠的时间间隔的无限序列[t_k,t_k+1)，其中代表自然数集，t₀＝0，0＜τ₀≤t_k+1-t_k，τ₀表示驻留时间；图G的拓扑结构在驻留时间内保持不变，在切换时刻序列t_k发生变化；切换信号表示为σ(t):[0,+∞)→{1,2,…,p}，其中表示拓扑图的编号，σ(t)表示t时刻系统作用拓扑的标号；在标号为σ(t)的拓扑图G_σ(t)中，令表示由节点v_j到节点v_i的边对应的权值，令表示节点v_i的邻居的集合，令L_σ(t)表示G_σ(t)的Laplacian矩阵；系统(1)是一个领航-跟随结构的系统，其作用拓扑的Laplacian矩阵具有如下形式：

其中，表示跟随者与领航者之间的作用关系，表示跟随者之间的作用关系；

该方法基于的障碍物归纳为两类，包括实体类障碍物和区域类障碍物；

该方法基于的多智能体系统中每一个智能体均具备目标跟踪能力；考虑到系统执行任务的多样性以及编队成员数量的限制，同一时刻只有一个智能体执行目标跟踪任务，称该智能体为跟踪主体，其它智能体执行其它任务；通过相邻智能体之间的局部信息交互，子系统(1-2)实现对目标状态的跟踪；

该方法基于的自抗扰时变编队跟踪与避撞控制协议表示为：

控制协议中编队跟踪控制项的表达形式为：

其中，表示标号为σ(t)的拓扑图中智能体i与智能体j的作用权重，为阻尼矩阵，符号表示Kronecker积，K为增益矩阵，η_k(t)＝[x_k(t),v_k(t)]^T k∈{1,2,…,N}为系统状态向量，z_i(t)为干扰补偿项；

控制协议中避撞控制项的表达形式为：

其中，ρ₁为避障增益系数，d_ik(t)表示障碍物k和智能体i之间的距离，表示智能体对实体类障碍物k的感知距离，表示障碍物k的安全距离，n_ik(t)表示由障碍物k指向智能体i的单位向量；

控制协议中避撞控制项的表达形式为：

其中，ρ₂为编队成员之间的避撞增益系数，d_ij(t)表示智能体i与智能体j之间的距离，表示智能体之间的感知距离，表示智能体j的安全距离，n_ij(t)为由智能体j指向智能体i的单位向量。