CN110597109B - 基于事件触发的多智能体一致性控制方法 - Google Patents

基于事件触发的多智能体一致性控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于事件触发的多智能体一致性控制方法，包括：建立一般线性多智能体动力学模型，通过智能体节点本身的信息及其邻居智能体节点的信息，设计分布式控制器，确保多智能体的一致性；设计基于事件触发的通信策略，确保智能体之间通信是间断的。本发明实现了多智能体***的一致性控制，解决了智能体之间连续信息交换造成的较大网络通信负载问题，减轻了***控制器的更新负担，提高智能体***的使用寿命。

Description

基于事件触发的多智能体一致性控制方法
技术领域
本发明涉及属于智能协同控制技术领域，特别是涉及一种基于事件触发的多智能体一致性控制方法。
背景技术
多智能体之间协同一致性控制是智能协同控制邻域的基本问题。通过实现多智能体一致性控制，能够完成分布式优化、分布式编队以及分布式滤波等复杂的协同任务。通过智能体之间的事件触发协同控制算法，可以有效地提高智能体之间的协同能力，减少多智能体***的能量消耗。
多智能体一致性控制使用分布式控制方法，能更好地避免使用全局信息，从而提高智能体协同控制的稳定性和鲁棒性，因此被广泛应用到大规模智能体***的一致性问题中。智能体一致性控制在通信消耗的能量方面是巨大的，现有智能体之间频繁的数据通信会引起很多不必要的数据传输，造成资源的浪费。因此引入事件触发机制，能够降低智能体之间的通信负载；同时控制器连续地更新，会增加控制器的更新负担，从而减少智能体***的使用寿命。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于事件触发的多智能体一致性控制方法，在多智能体构成***的框架下，通过分布式控制器实现多智能体的一致性控制，并引入事件触发机制降低通信负载和控制器的更新次数，提高***资源的利用率。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种基于事件触发的多智能体一致性控制方法，包括：
S1、建立一般线性多智能体动力学模型，通过智能体节点本身的信息及其邻居智能体节点的信息，设计分布式控制器，确保多智能体的一致性；
S2、设计基于事件触发的通信策略，确保智能体之间通信是间断的。
优选地，在S1中：建立一般线性多智能体动力学模型包括：假设有N个智能体，则第i个智能体动力学模型为：
Figure GDA0002265415710000021
其中：xi(t)∈Rn，ui(t)∈Rm分别表示智能体的状态及控制输入，A∈Rn×n，B∈Rn×m是常数***矩阵。
进一步优选地，确保多智能体的一致性时，对于任何初始状态满足：
Figure GDA0002265415710000022
优选地，在S1中：智能体的通信网络为有向强连接图，有向强连接图的几何连接度a(L)定义如下：
Figure GDA0002265415710000023
其中：
Figure GDA0002265415710000024
Figure GDA00022654157100000213
L为通信网络的拉普拉斯矩阵，
几何连接度按以下公式计算：
Figure GDA0002265415710000025
其中
Figure GDA0002265415710000026
进一步优选地，在S2中：设计基于事件触发的通信策略，包括：
定义状态估计变量
Figure GDA0002265415710000027
Figure GDA0002265415710000028
其中：
Figure GDA0002265415710000029
是智能体i的通信时间序列，其由通信事件触发控制策略决定，每个智能体i定义变量以设计通信事件触发控制策略，i＝1，...，N，包括：
定义事件触发阈值变量
Figure GDA00022654157100000210
Figure GDA00022654157100000211
其中：
Figure GDA00022654157100000212
Ni为智能体i的邻居智能体的集合，
定义通信状态测量误差ei(t)，
Figure GDA0002265415710000031
通信的事件触发控制策略设计如下：
Figure GDA0002265415710000032
其中：
Figure GDA0002265415710000033
为事件触发函数，其设计为：
Figure GDA0002265415710000034
其中：ci1＞0为要设计的控制参数。
进一步优选地，智能体事件触发的控制器更新策略，包括：
为智能体i定义控制器测量误差：
Figure GDA0002265415710000035
Figure GDA0002265415710000036
其中：
Figure GDA0002265415710000037
为控制器的的更新时间序列，其由介绍的事件触发机制决定，
Figure GDA0002265415710000038
设计事件触发函数：
Figure GDA0002265415710000039
其中：ci2＞0为要设计的控制参数，
根据事件触发控制机制，智能体i的控制器设计为：
Figure GDA00022654157100000310
其中：矩阵K为状态反馈矩阵，c＞0为耦合增益，
在事件触发机制式(3)、(4)、(5)，控制参数按照如下方式选取：
反馈矩阵
Figure GDA00022654157100000311
P为代数Riccati方程正定解矩阵：
PA+ATP-cμPBBTP＝Q，， (6)其中：矩阵Q是负定矩阵，0＜μ≤a(L）,
定义如下的数学符号确定控制参数，矩阵：
Figure GDA00022654157100000312
Figure GDA0002265415710000041
Figure GDA0002265415710000042
其中：ci1＞0，ci2＞0，并满足：
Figure GDA0002265415710000043
优选地，所述的常数***矩阵(A，B)假设为稳定。
优选地：在S1中：所述的一般线性多智能体动力学模型包括二阶模型。
由于上述技术方案运用，本发明与现有技术相比具有下列优点和效果：
本发明实现了多智能体***的一致性控制，解决了智能体之间连续信息交换造成的较大网络通信负载问题，减轻了***控制器的更新负担，提高智能体***的使用寿命。
附图说明
附图1为本实施例中多智能体通信拓扑图；
附图2为本实施例中多智能体在控制算法的状态响应；
附图3为编号为1的智能体在控制算法下的通信和控制器更新时刻以及时间间隔。
具体实施方式
下面结合附图及实施案例对本发明作进一步描述：
一种基于事件触发的多智能体一致性控制方法，包括：
S1、建立一般线性多智能体动力学模型，通过智能体节点本身的信息及其邻居智能体节点的信息(通过通信网络协议)，设计分布式控制器，确保多智能体的一致性。
建立一般线性多智能体动力学模型包括：假设有N个智能体，则第i个智能体动力学模型为：
Figure GDA0002265415710000044
其中：Xi（t）∈Rn，ui(t)∈Rm分别表示智能体的状态及控制输入，
A∈Rn×n，B∈Rn×m是常数***矩阵。在本实施例中：一般线性多智能体动力学模型包括二阶模型，且常数***矩阵(A，B)假设为稳定。
本实施例中设计分布式的控制策略确保智能体***实现一致，即对于任何初始状态满足：
Figure GDA0002265415710000051
智能体的通信网络为有向强连接图，有向强连接图的几何连接度a(L)定义如下：
Figure GDA0002265415710000052
其中：
Figure GDA0002265415710000053
Figure GDA0002265415710000054
L为通信网络的拉普拉斯矩阵，
几何连接度按以下公式计算：
Figure GDA0002265415710000055
其中
Figure GDA0002265415710000056
S2、设计基于事件触发的通信策略，确保智能体之间通信是间断的。
设计智能体之间的事件触发通信策略，包括：
定义状态估计变量
Figure GDA0002265415710000057
Figure GDA0002265415710000058
其中：
Figure GDA0002265415710000059
是智能体i的通信时间序列，其由通信事件触发控制策略决定，每个智能体i定义变量以设计通信事件触发控制策略，i＝1，...，N，包括：
定义事件触发阈值变量
Figure GDA00022654157100000510
Figure GDA00022654157100000511
其中：
Figure GDA00022654157100000512
Ni为智能体i的邻居智能体的集合，因为估计状态
Figure GDA00022654157100000513
只利用通信时刻的实际状态值，因此不需要与邻居智能体连续地通信形成状态阈值。
定义通信状态测量误差ei(t)，
Figure GDA00022654157100000514
通信的事件触发控制策略设计如下：
Figure GDA0002265415710000061
其中：
Figure GDA0002265415710000062
为事件触发函数，其设计为：
Figure GDA0002265415710000063
其中：ci1＞0为要设计的控制参数。
事件触发机制(3)的设计，摆脱了智能体之间的连续通信的依赖，从而节约了大量的通信能量。
智能体事件触发的控制器更新策略，包括：
为智能体i定义控制器测量误差：
Figure GDA0002265415710000064
Figure GDA0002265415710000065
其中：
Figure GDA0002265415710000066
为控制器的的更新时间序列，其由介绍的事件触发机制决定，
Figure GDA0002265415710000067
设计事件触发函数：
Figure GDA0002265415710000068
其中：ci2＞0为要设计的控制参数。
根据事件触发控制机制，智能体i的控制器设计为：
Figure GDA0002265415710000069
其中：矩阵K为状态反馈矩阵，c＞0为耦合增益，
在事件触发机制式(3)、(4)、(5)，智能体通过局部间断信息的交流最终达到了状态一致。控制参数按照如下方式选取：
反馈矩阵
Figure GDA00022654157100000610
P为代数Riccati方程正定解矩阵：
PA+ATP-cμPBBTP＝Q，， (6)
其中：矩阵Q是负定矩阵，0＜μ≤a(L)，
定义如下的数学符号确定控制参数，矩阵：
Figure GDA00022654157100000611
Figure GDA0002265415710000071
Figure GDA0002265415710000072
其中：ci1＞0，ci2＞0，并满足：
Figure GDA0002265415710000073
在本实施例中，***矩阵如下：
Figure GDA0002265415710000074
其中：
Figure GDA0002265415710000075
I3为三维的单位矩阵，ω0＝0.001。
***状态可以写为：
Figure GDA0002265415710000076
其中：
Figure GDA0002265415710000077
分别代表X-Y-Z的方向的速度。
Figure GDA0002265415710000078
分别代表离目标点在X-Y-Z的方向的距离。由六个智能体组成的通信网络，如图1所示。
具体的参数选择为，通信网络几何连接度a(L)＝0.7939，Q＝-4I6，
Figure GDA0002265415710000079
ξ＝[0.25000.10710.10710.21430.17860.1429]反馈矩阵：
Figure GDA00022654157100000710
矩阵P是代数Riccati方程正定解矩阵。如图2可以看出智能体的速度趋于一致，并且位置各自到达指定位置，即算法能实现一致性控制。如图3呈现编号为1的智能体的通信时刻和控制器更新时刻，以及相邻触发时刻的时间间隔。因此，控制算法能保证智能体之间通信和控制器更新都是间断的。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于事件触发的多智能体一致性控制方法，其特征在于：包括：
S1、建立一般线性多智能体动力学模型，通过智能体节点本身的信息及其邻居智能体节点的信息，设计分布式控制器，确保多智能体的一致性，智能体的通信网络为有向强连接图，有向强连接图的几何连接度a(L)定义如下：
Figure FDA0002614564150000011
其中：
Figure FDA0002614564150000012
Figure FDA0002614564150000013
L为通信网络的拉普拉斯矩阵，
几何连接度按以下公式计算：
Figure FDA0002614564150000014
其中
Figure FDA0002614564150000015
S2、设计基于事件触发的通信策略，确保智能体之间通信是间断的。
2.根据权利要求1所述的基于事件触发的多智能体一致性控制方法，其特征在于：在S1中：建立一般线性多智能体动力学模型包括：假设有N个智能体，则第i个智能体动力学模型为：
Figure FDA0002614564150000016
其中：xi(t)∈Rn，ui(t)∈Rm分别表示智能体的状态及控制输入，A∈En×n，B∈Rn×m是常数***矩阵。
3.根据权利要求2所述的基于事件触发的多智能体一致性控制方法，其特征在于：确保多智能体的一致性时，对于任何初始状态满足：
Figure 1
。
4.根据权利要求2所述的基于事件触发的多智能体一致性控制方法，其特征在于：在S2中：设计基于事件触发的通信策略，包括：
定义状态估计变量
Figure FDA0002614564150000018
Figure FDA0002614564150000019
其中：
Figure FDA0002614564150000021
是智能体i的通信时间序列，其由通信事件触发控制策略决定，每个智能体i定义变量以设计通信事件触发控制策略，i＝1，...，N，包括：
定义事件触发阈值变量
Figure FDA0002614564150000022
Figure FDA0002614564150000023
其中：
Figure FDA0002614564150000024
Ni为智能体i的邻居智能体的集合，
定义通信状态测量误差ei(t)，
Figure FDA0002614564150000025
通信的事件触发控制策略设计如下：
Figure FDA0002614564150000026
其中：
Figure FDA0002614564150000027
为事件触发函数，其设计为：
Figure FDA0002614564150000028
其中：ci1＞0为要设计的控制参数。
5.根据权利要求4所述的基于事件触发的多智能体一致性控制方法，其特征在于：智能体事件触发的控制器更新策略，包括：
为智能体i定义控制器测量误差：
Figure FDA0002614564150000029
Figure FDA00026145641500000210
其中：
Figure FDA00026145641500000211
为控制器的的更新时间序列，其由介绍的事件触发机制决定，
Figure FDA00026145641500000212
设计事件触发函数：
Figure FDA00026145641500000213
其中：ci2＞0为要设计的控制参数，
根据事件触发控制机制，智能体i的控制器设计为：
其中：矩阵K为状态反馈矩阵，c＞0为耦合增益，
在事件触发机制式(3)、(4)、(5)，控制参数按照如下方式选取：
反馈矩阵
Figure FDA00026145641500000215
P为代数Riccati方程正定解矩阵：
PA+ATP-cμPBBTP＝Q， (6)
其中：矩阵Q是负定矩阵，0＜μ≤a(L)，
定义如下的数学符号确定控制参数，矩阵：
M＝(IN-1NξT)，
Figure FDA0002614564150000031
Figure FDA0002614564150000032
Figure FDA0002614564150000033
其中：ci1＞0，ci2＞0，并满足：
Figure FDA0002614564150000034
6.根据权利要求2所述的基于事件触发的多智能体一致性控制方法，其特征在于：所述的常数***矩阵(A，B)假设为稳定。
7.根据权利要求1所述的基于事件触发的多智能体一致性控制方法，其特征在于：在S1中：所述的一般线性多智能体动力学模型包括二阶模型。
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