7、笛卡尔坐标耦合与多智能体运动协调

笛卡尔坐标耦合与多智能体运动协调

1. 引言

在多智能体系统中,研究智能体之间的协调运动是一个重要的课题。本文将探讨笛卡尔坐标耦合在多智能体系统中的应用,特别是针对双积分器动力学模型,分析智能体的运动行为,包括会合、圆周运动和对数螺旋曲线运动等。

2. 基本概念与符号说明
  • 交互图 :图 3.1 展示了四个智能体的交互图,箭头从 j 指向 i 表示智能体 j 是智能体 i 的邻居。
  • 拉普拉斯矩阵 :与交互图 G 相关的拉普拉斯矩阵 L 用于描述智能体之间的连接关系。
  • 旋转矩阵 :R 是一个与欧拉轴和欧拉角相关的旋转矩阵,用于表示坐标的旋转。
  • 双积分器动力学 :考虑 n 个具有双积分器动力学的智能体,其运动方程为:
  • $\dot{r}_i = v_i$
  • $\dot{v}_i = u_i$,$i = 1, \ldots, n$
    其中 $r_i \in R^m$ 和 $v_i \in R^m$ 分别是第 i 个智能体的位置和速度,$u_i \in R^m$ 是控制输入。
3. 分布式算法

我们引入一个具有笛卡尔坐标耦合的分布式算法:
$u_i = -\sum_{j=1}^{n} a_{ij}C(r_i - r_j) - \alpha v_i$,$i = 1, \ldots, n$
其中 $a_{ij}$ 定义如式(3.

本研究基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,构建了一套用于航天器姿态轨道协同控制的仿真系统。该系统采用参数化编程设计,具备清晰的逻辑结构和详细的代码注释,便于用户根据具体需求调整参数。所提供的案例数据可直接在MATLAB环境中运行,无需额外预处理步骤,适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业学生的课程设计、综合实践或毕业课题。 在航天工程实践中,精确的姿态轨道控制是保障深空探测、卫星组网及空间设施建设等任务成功实施的基础。扩展卡尔曼滤波作为一种适用于非线性动态系统的状态估计算法,能够有效处理系统模型中的不确定性测量噪声,因此在航天器耦合控制领域具有重要应用价值。本研究实现的系统通过模块化设计,支持用户针对不同航天器平台或任务场景进行灵活配置,例如卫星轨道维持、飞行器交会对接或地外天体定点着陆等控制问题。 为提升系统的易用性教学适用性,代码中关键算法步骤均附有说明性注释,有助于用户理解滤波器的初始化、状态预测、观测更新等核心流程。同时,系统兼容多个MATLAB版本(包括2014a、2019b及2024b),可适应不同的软件环境。通过实际操作该仿真系统,学生不仅能够深化对航天动力学控制理论的认识,还可培养工程编程能力实际问题分析技能,为后续从事相关技术研究或工程开发奠定基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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