多车辆编队协作控制.doc

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1、多车辆编队协作控制贺晨龙黄丽湘张继业[摘要]在当今的控制领域中,多智能体系统(Multi-agentSystems)已经成为了一个热门研究方向。该系统是一个由多个自治的智能体构成,能够协作完成某个系统级目标的集合。多智能体系统能够完成单个智能体不能完成的或完成效率很低的任务。本文对多智能体系统的应用之一,多车辆编队控制进行了研究,采用最优控制理论设计了集中式的车辆编队控制器,并给出了对一个物理模型进行的数值仿真结果。[关键词]多智能体系统多车辆编队最优控制线形二次型调节器CooperativeControlofMulti-Vehicl

2、eFormationHEChen-long,HUANGLi-xiang,ZHANGJi-yeNationalTractionPowerLaboratory,SouthwestJiaotongUniversityChengdu610031,P.R.China[Abstract]Intherecentcommunityofcontrol,Multi-agentsystemshavebecomeahottopicforresearch.Thissystemconsistsofanumberofautonomousagents,whichca

3、ncompleteaspecificsystem-levelobjective.Multi-agentsystemscanachievethetask,whichasingleagentcannot,oraccomplishesinalowefficiency.Inthispaper,weinvestigatethecontrolofthemulti-vehicleformationasoneofaspectsofmulti-agentsystems,presentacentralizedcontrollerusingoptimalc

4、ontroltheoryandgivethesimulationresultofarepresentativemodel.[keyword]Multi-agentSystemsMulti-vehicleFormationsOptimalControlLQR引言在当今的诸多领域中,多智能体系统(Multi-agentSystems)得到了广泛的应用。多智能体系统描述的是这样一个系统:由多个自治的智能体构成的,能够协作完成某个系统级目标的集合。该系统的固有特性就是构成系统的智能体是独立的,相邻的智能体之间通过相互交换信息来达到协作目标。多

5、智能体系统能够与周围环境进行交互并协调系统内的各智能体动作,完成单一智能体无法完成或完成效率很低的任务,具有代表性的应用实例有:自动无人载运工具(AUVs,AutonomousUnmannedVehicles)[1]、微型卫星群[2]、自动行驶高速公路系统(AutomatedHighwaySystems,AHS)[3,4]、RoboFlag、RobotSoccer比赛机器人等[5]。多智能体系统能够高效地解决单个智能体无法完成的任务,因此具有重要的研究意义。William,B.Dunbar的博士论文[6],对多智能体系统采用了时间后退

6、控制(RecedingHorizonControl,RHC)方法进行编队控制。该方法在每个称为“预测时间”的时间段内求解一个有限时间调节器的最优控制问题,将求得的控制规律应用于当前时刻直到下一次更新,因此这样的方法具有模型预测的功能,在其他领域中也被称为模型预测控制(ModelPredictiveControl,MPC)。该方法的优点在于能够不断进行预测以修正模型误差,但是缺点也显而易见,对计算的要求高,算法的实时性不好,而且系统的稳定性也不易证明。在Alexander,J.Fax的博士论文[2]中,介绍了解决最优控制问题的两种经典方

7、法:变分法和Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程,在此基础上使用简化的HBJ方程来设计多车辆协作系统的控制器,并给出了类似Nyquist稳定性判据的定理,利用图形Laplace矩阵证明了系统的稳定性,证明过程比较复杂。本文对多智能体协作的一个方面——多车辆编队系统进行研究,其中包括编队队形的描述、控制器设计、仿真分析研究,提出了一种基于最优控制理论LQR方法设计的集中式车辆编队控制器,并使用该控制器对具有一定物理意义的模型进行了数值仿真。该控制方法计算简单,算法的实时性好,系统的稳定性也容易保证,对于小规模的车

8、辆编队比较有效。而且可以以此为基础,对复杂的多智能体协作、分布式、分散式协作控制、异构系统等方面做进一步研究。1车辆编队运行的图论描述本文中,用图论的方法描述车辆编队[7],这种表示方法能够唯一的(无二义性的)定义多车辆

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