基于领导者位移测量的多智能体部署：一种偏微分方程方法
最优化与控制
2019-03-25 v1
摘要
我们研究一阶多智能体系统在三维空间中一条期望光滑曲线上的部署问题。我们假设智能体能够获取期望曲线的局部信息以及它们相对于最近邻的位移，此外还有一个领导者能够测量其相对于期望曲线的绝对位移。本文考虑期望曲线为闭 C^2 曲线的情况，并假设领导者通过其通信网络将测量值传给其他智能体。我们以基于位移的编队控制协议启动算法。随后建立该常微分方程模型与偏微分方程模型（热方程，可视为降阶模型）之间的联系。所得闭环系统被建模为带延迟（源于通信）的热方程。由于期望曲线是闭曲线，边界条件为周期性的。通过选取适当的控制器增益（扩散系数与乘以领导者状态的增益），只要延迟足够小，我们就能实现任意期望的衰减率。我们方法的优势在于控制律与条件的简洁性。数值例子说明了该方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1903.09193,
title = {Multi-agent deployment under the leader displacement measurement: a PDE-based approach},
author = {Jieqiang Wei and Emilia Fridman and Anton Selivanov and Karl H. Johansson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.09193},
year = {2019}
}