[发明专利]一种应用于多智能体间相对距离控制及自适应矫正方法

摘要

本发明公开了一种应用于多智能体间相对距离控制及自适应矫正方法；可以有效保证多智能体之间的相对距离的控制，避免多智能体之间的碰撞，通过使用ESO可以使系统具有很强的适应性及鲁棒性。另外，设计了一种基于自适应检测点配置的横向校正算法，通过自适应动态设置分段检测点，根据设定的阈值判断自适应调整剩下路线内的检测点数量，可以提高整个系统的时效性。在每个检测点矫正偏移轨迹的距离，使整个多智能体系统中跟随者准确跟随领导者，保证了整个多智能体系统的一致性。并且该算法不需要复杂的通信协议和更高的实时信息处理能力。

主权项

1.一种应用于多智能体间相对距离控制及自适应矫正方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤一：在多智能体系统相对距离控制中，建立一阶控制模型，模型建立过程如下：受控对象是跟随者与领导者之间的相对位置，观察对象是跟随者与领导者之间的距离，假设一阶受控对象模型如下：其中，u是控制输入，d是系统的输出，b是控制量系数，f(d，w，t)是和当前相对距离和扰动有关的函数，是系统的总的扰动；系统的误差e＝d_g‑d，d_g系统给定距离，为实际跟随者与领导者之间需要的相对距离，则系统的误差状态方程为其中为系统误差的状态变量，为给定距离的状态变量；采用非线性状态误差反馈空置率进行误差收敛得到其中k为控制增益，α为非线性指数，0＜α＜1，fal(e，α，h)为反馈控制规律，通常情况选其中h为平衡点线性区范围，sgn(x)为符号函数；步骤二：建立扩张状态器模型；将总的扰动f(d，w，t)扩张成一个新的状态变量x₂，则系统变为系统建立的扩张状态观测器为：其中β₁和β₂是ESO的增益，ε为状态观测器系统误差；步骤三：结合ESO和PD控制器实现相对距离控制；扩张状态观测器根据系统的输出d和系统的控制输入u来实现系统输出和干扰的实时观测，其中z₁对应系统的输出d，z₂对应系统总的干扰f(d，w，t)；则此时扩张状态观测器写为：其中K_p和K_d是PD控制器的控制增益，u₀设定通过ESO和PD控制器的输入中间变量；步骤四：根据智能体在每个检测点处对应的位置，计算出相对于检测点的偏移距离和偏移角；假设多智能体的起始位置分别是S和E，相对应的纬度和经度坐标是(LA₀，LO₀)，(LA_n，LO_n)，整个路线其实设置n+1个检测点，第i检测点对应坐标是(LA_i，LO_i)，那么可以根据当前时刻信息计算出偏移路线的距离：其中为计算的偏移角度，Δd为计算的横向偏移距离；步骤五：自适应动态设置下一时刻检测点个数；从起点开始检测，在第k时刻时计算出来的此时刻的偏移角度和横向偏移距离通过与设定的角度阈值与设定的阈值d_t相比较，来决定是否改变接下来的检测点的数量N_k是否改变；未改变检测点个数的情况下k时刻剩下的检测点个数为N_k＝n‑k个，并实现只能体的横向自适应偏移距离矫正；当并且Δd_k＜d_t时，说明当前的智能体偏移较小，减少接下来的检测点个数；当并且Δd_k＞d_t时，需要增加接下来的检测点数量；其他情况下检测点数量不变；检测点改变的算法为：其中N_k+1为第k+1时刻的检测点数量，k_tk为检测点数量增益，α₁和α₂为方向角度偏移权重和横向距离偏移权重，且α₁+α₂＝1，方向角度偏移权重往往大于横向距离偏移权重，所以α₁＞α₂；步骤六：根据实际情况设置校正系数，得到实际矫正参数；考虑到智能体本身的性能及控制复杂度问题，设定角度校正系数和距离校正系数k_d；则智能体实际校正角度和校正距离为：步骤七：在每一次矫正相对角度和横向相对距离控制后，检测多智能体间的相对距离是否满足便对编队控制要求，如果满足，则直接判断是否为终点，如果是终点则结束任务，如果不是终点，则继续进行任务，按照既定路线继续执行任务；如果相对距离不满足编队控制要求，则按照基于ESO和PD控制器结合相对距离控制方法进行相对距离控制，直至满足要求，完成相对距离控制后判断是否为终点，如果是终点则结束任务，如果不是终点，则继续进行任务，按照既定路线继续执行任务。