【多智能体控制】基于UGV和UAV异构混合阶多智能体系统一致性附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在智能化技术飞速发展的当下，多智能体系统凭借其强大的协同作业能力，在军事、物流、环境监测等领域发挥着重要作用。其中，由无人地面车辆（UGV）和无人机（UAV）构成的异构混合阶多智能体系统，因其融合了地面与空中的优势，成为研究热点。然而，该系统中不同类型智能体的动力学差异，使得一致性问题的解决充满挑战。本文将深入探讨基于 UGV 和 UAV 的异构混合阶多智能体系统一致性的理论、方法及应用。

一、异构混合阶多智能体系统模型构建

（一）UGV 与 UAV 动力学模型

无人地面车辆（UGV）的运动主要受地形、车轮摩擦力等因素影响，其动力学模型通常基于刚体运动学原理构建，描述车辆在二维平面上的位置、速度和转向角度变化 。例如，常见的差速驱动 UGV 模型，通过左右车轮的转速差实现转向，其运动方程可表示为与车轮转速、轴距等参数相关的形式。

无人机（UAV）的动力学模型则更为复杂，需要考虑空气动力学、重力、电机推力等因素。以四旋翼无人机为例，其在三维空间中的运动涉及位置、姿态的变化，动力学模型包含平移运动和旋转运动方程，如沿三个坐标轴的加速度方程以及绕三个坐标轴的角加速度方程，用于精确描述其在空间中的动态行为。

（二）异构混合阶系统建模

由于 UGV 和 UAV 在动力学特性、运动空间维度等方面存在差异，将它们整合为多智能体系统时，形成了异构混合阶系统。在建模过程中，需要综合考虑不同智能体的动力学方程，并通过图论的方法构建智能体间的通信拓扑结构。通信拓扑图中的节点代表各个智能体，边表示智能体之间的信息交互关系，以此来描述系统中信息的传递和交互方式，为后续一致性算法的设计奠定基础。

二、异构混合阶多智能体系统一致性算法设计

（一）一致性问题分析

在异构混合阶多智能体系统中，一致性问题旨在使所有智能体的状态（如位置、速度、姿态等）在一定时间内达到相同或接近的状态。但由于 UGV 和 UAV 的动力学特性不同，传统的一致性算法难以直接应用。例如，UAV 的快速机动性与 UGV 的相对慢速、受限运动，使得它们在协同过程中状态同步存在困难，需要设计专门的算法来解决这一问题。

（二）算法设计思路

为实现异构混合阶系统的一致性，通常采用分布式控制策略。结合图论、Lyapunov 稳定性理论等，设计基于邻居智能体信息交互的一致性协议。例如，通过设计合适的控制律，使每个智能体根据自身状态以及从邻居智能体获取的信息，调整自身的运动，逐步实现系统状态的一致性。在算法设计中，还需考虑不同智能体的动力学差异，对控制律进行针对性调整，以确保算法的有效性和稳定性。

（三）典型算法示例

牵制控制算法是解决异构混合阶系统一致性的有效方法之一。该算法选取部分关键智能体（称为牵制节点），对其施加额外的控制输入，通过这些牵制节点的引导作用，带动整个系统实现一致性。例如，在 UGV 和 UAV 混合系统中，可以选择机动性较强的 UAV 作为牵制节点，利用其快速调整能力，引导 UGV 实现状态同步，从而提高系统的一致性收敛速度和稳定性。

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