[发明专利]基于动态事件触发的固定时间分布式优化方法

权利要求书

1.基于动态事件触发的固定时间分布式优化方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

步骤1、对于多机器人系统中的第i个机器人，设计其事件触发通信方案为：

其中，s＝1,2...,s，表示事件触发的序列；Ω_i(t)表示事件触发函数：

其中，γ0,h₀0,h₂0；表示第i个机器人在t时刻的位置状态误差；表示多机器人系统的位置状态总误差；和分别为机器人j和机器人i的事件触发时刻；θ_i(t)是引入的辅助动态变量：

其中，参数ζ0，动态变量的初始值θ_i(t)0；仅当Ω_i(t)0时，第i个机器人接收其他机器人的状态信息，更新控制输入；

步骤2、设计了分段式控制器，具体步骤如下：

s2.1、第一阶段的控制器用于找出每个机器人在固定时间内的局部最优状态，设计局部最优控制器为：

其中，f_i(x_i(t))表示机器人i在时间t时刻处的局部成本函数；u_1i(t)为局部稳定控制器；，为f_i(x_i(t))的一阶导数；∈₁、∈₂、μ₀、ν₀均为正数；sig(·)为符号函数；

s2.2、第二阶段的控制器用于在固定的时间内实现唯一的全局最优，设计固定时间全局最优控制器为：

其中，u_2i(t)表示全局控制器的控制输入；为f_i(x_i(t))的二阶导数；κ₁、κ₂、μ₁、ν₁是正数；分别表示机器人i、j在事件触发时刻的位置；

步骤3、根据全局最优化控制器建立多机器人系统的动力学模型:

其中,x_i(t)、u_i(t)分别表示机器人i在时间t时刻处的位置和控制输入，为x_i(t)的一阶导数，T₁、T₂分别表示系统达到局部最优状态和收敛至全局最优状态的固定时间，则系统在固定时间T₁+T₂内收敛到最优状态x^*。

2.如权利要求1所述基于动态事件触发的固定时间分布式优化方法，其特征在于：当多机器人系统在编队任务中需要保持队形，则按照队形需要设置多机器人间的距离矩阵，并加入控制器中。

3.如权利要求1所述基于动态事件触发的固定时间分布式优化方法，其特征在于：当多机器人系统执行轨迹跟踪时，添加一个虚拟领导者作为跟踪目标，在事件触发规则中添加虚拟领导者的误差项，然后在步骤3中设计领导者的动力学模型。