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本文围绕异构群体系统的时变编队跟踪控制问题展开深入研究，涵盖同质与异构系统在不同干扰、领导结构和拓扑切换下的编队控制策略设计。针对匹配与不匹配干扰、非自主领导者输入、多领导者信息不完整等情况提出了鲁棒自适应协议与分层控制策略，并扩展至具有层内协同与层间耦合的复杂系统框架。研究通过UAV-UGV实验平台验证了所提方法的有效性，展示了实际轨迹与误差数据。未来展望包括与人工智能结合的智能编队、决策与控制集成优化、以及集群对抗场景下的博弈控制策略，为异构群体系统在跨域协同中的应用提供了理论支持与技术路径。

本文研究了无人机与无人车集群系统的编队包含与编队跟踪问题，提出了基于李雅普诺夫稳定性理论和分布式观测器的控制协议。通过理论分析、数值仿真和实际实验，验证了在二维和三维空间中多旋翼无人机集群以及无人机-无人车异构系统的编队控制有效性。针对不同实验场景，设计了相应的增益矩阵与控制参数，实现了领导者形成特定几何编队、追随者收敛至凸包内或围绕虚拟领导者旋转等复杂行为。结果表明，所提方法具有良好的稳定性、扩展性和实用性，适用于空地协同侦察等应用场景，并为未来复杂环境适应性、多任务协同与智能决策提供了发展方向。

本文研究了异构无人机群系统的时变编队跟踪与编队围堵控制方法。首先介绍了基于相对信息的分布式时变编队跟踪协议，并通过四旋翼无人机与UWB定位系统构成的实验平台进行了目标围堵实验，验证了在有向切换拓扑下编队形成的可行性。随后建立了无人机群系统的双积分器动力学模型，定义领导者与跟随者角色，提出了编队围堵控制协议，并基于拉普拉斯矩阵和代数Riccati方程，利用定理条件分析了系统实现编队与围堵的充分条件。文章还总结了关键技术要点，探讨了实际应用中的通信、环境适应性与安全性挑战，并展望了智能化、协同性与集成化的发展趋

本文研究了异构UAV-UGV群体系统以及时变编队下的四旋翼UAV群体系统的编队-包含跟踪控制方法。针对不同场景，提出了基于虚拟领导者观测器、调节器方程和自适应控制的编队跟踪协议，并通过仿真与实验验证了控制器的有效性。研究涵盖协同运输、目标包围和空地协同侦察等应用，展示了在切换拓扑和异构动力学条件下实现精确编队与包含控制的可行性，为多机器人系统的协同控制提供了理论支持与实践方案。

本文研究了异构群体系统在切换拓扑结构下的编队-包容跟踪控制问题，针对跟踪领导者具有未知时变输入的非合作情况，提出了一种分布式控制器设计方法。通过引入局部外系统生成期望时变编队，并结合自适应观测器与非线性补偿机制，实现了编队领导者对参考轨迹的跟踪以及跟随者输出向多个领导者的凸包收敛。基于调节器方程和Lyapunov函数分析，证明了闭环系统的稳定性，并验证了所提方法在处理复杂动态、切换拓扑和预定义权重方面的优势。最后，文章对比了现有研究的局限性，指出了未来在时滞、噪声、能耗优化及实际工程应用中的研究方向。

本文研究了异构群体系统的编队-包含跟踪控制问题，提出了一种新型的预定义包含控制框架，解决了在切换拓扑下追随者输出可能超出领导者凸包的问题。通过引入跟踪领导者、编队领导者和追随者三类智能体，构建了分层协同控制结构。设计了基于输出调节与滑模控制的分布式控制器，并给出了实现编队形成、参考轨迹跟踪及包含控制的充分条件。结合Lyapunov方法证明了系统的渐近稳定性，并通过仿真验证了所提方法的有效性，适用于多机器人协作、无人机编队等实际场景。

本文研究了异构群系统的编队跟踪控制问题，提出了一种新颖的自适应分布式观测器，能够在有限时间内估计多个领导者的系统矩阵和状态，去除了传统‘消息灵通的跟随者’假设。通过设计基于估计矩阵的自适应算法，实现了调节器方程的有限时间求解，提升了收敛性能。进一步设计了完全分布式的时变输出编队跟踪协议，并结合局部外系统生成期望编队。理论分析与数值模拟结果表明，该方法无需依赖领导者系统矩阵和图拓扑特征值信息，具有更强的灵活性和实用性。最后通过包含十个智能体的异构系统仿真验证了所提方法的有效性，并对未来研究方向进行了展望。

本文研究了异构群系统中多领导者的时变编队跟踪问题，提出了一种无需‘消息灵通’跟随者假设的全分布式输出编队跟踪协议。通过设计基于有限时间稳定性的分布式观测器，实现了对多领导者非相同动力学矩阵和状态的估计；结合自适应算法在线求解调节器方程，并利用本地有源外系统生成多样化的期望时变编队形状。理论证明表明，所提出的协议能够确保跟随者输出渐近跟踪多个领导者输出的凸组合并保持预设的时变编队结构，具有良好的收敛性和分布性，适用于复杂通信环境下的实际应用。未来工作可拓展至干扰抑制、不确定性处理及在无人机、机器人等领域的工程

本文研究了异构群体系统中多领导者的时变输出编队跟踪控制问题。通过设计分布式观测器以估计领导者状态的凸组合，并结合输出编队跟踪协议与补偿输入机制，实现了在切换拓扑下的稳定编队跟踪。文中提出了控制参数确定算法，给出了编队跟踪可行条件及稳定性分析，并通过两个数值示例验证了方法的有效性。结果表明，该方法能有效处理系统异构性与拓扑切换，适用于工业自动化、智能交通和航空航天等多领域协同控制应用。

本文研究了异构群体系统的编队跟踪控制问题，涵盖含单个和多个领导者的场景。针对单个领导者情况，提出连续输出编队协议以避免抖振并实现误差收敛；对于多个领导者，分别设计基于‘全知跟随者’假设与不依赖该假设的时变编队跟踪方法，后者通过新型分布式观测器和自适应算法实现更贴近实际的编队控制。仿真验证了方法的有效性，未来可拓展至复杂环境干扰及实际机器人系统应用。

本文研究了异构群系统的编队跟踪控制问题，提出了一种适用于带非自主领导者的分布式控制策略。通过设计包含自适应观测器和补偿项的控制器，实现了在领导者输入未知且有界的条件下，追随者对期望时变输出编队的渐近跟踪。文章给出了详细的控制器设计流程与稳定性分析，并通过仿真验证了方法的有效性。相比现有方法，该方案能处理更一般的领导者动态，适应有向通信拓扑，具有更强的鲁棒性和实用性。

本文研究了具有干扰的三阶群系统编队跟踪及异构群系统的时变编队控制问题。针对存在外部干扰的三阶群系统，设计了干扰观测器与连续编队跟踪控制器，实现了有限时间内的精确编队与领导者轨迹跟踪，且控制输入无明显抖振。对于无领导者的异构群系统，提出基于编队参考生成器的分层控制器，确保系统在满足可行性条件时实现期望的时变输出编队。进一步地，面对具有未知输入的非自治领导者，构建了包含分布式观测器与本地跟踪控制器的分层策略，并引入补偿输入以扩大可行编队集，结合Lyapunov理论证明了编队跟踪误差的收敛性。仿真结果验证了各控制

本文研究了存在干扰情况下群系统的编队跟踪问题。首先对含干扰的群系统进行编队误差分析，推导出误差收敛的上界，并通过调整参数实现有界误差内的实际时变编队跟踪。以9个智能体的仿真示例验证了控制器的有效性，实现了正八边形时变编队的鲁棒跟踪。进一步针对具有不匹配干扰的情况，设计了有限时间干扰观测器和基于超扭曲算法的时变编队跟踪协议，结合局部编队误差定义与稳定性分析，证明了系统可在有限时间内实现期望的输出编队跟踪。研究成果为复杂环境下群系统的高精度、快速响应编队控制提供了理论支持与方法指导。

本文研究了异构群系统在未知干扰和领导者时变输入条件下的时变编队跟踪控制问题，重点探讨了两类挑战：具有匹配干扰的鲁棒自适应编队跟踪与具有不匹配干扰的有限时间编队跟踪。针对匹配干扰，提出了一种完全分布式的自适应控制协议，无需全局信息即可实现渐近收敛；针对不匹配干扰，结合有限时间干扰观测器、积分滑模控制和超扭曲算法，实现了误差的有限时间收敛。通过理论分析、案例验证与对比研究，展示了所提方法的有效性与适用场景，并展望了其在多无人机、无人车等领域的应用前景。

本文研究了同质群体系统的时变编队跟踪控制问题，提出了实现该控制目标的必要条件并设计了相应的分布式控制协议。通过引入假设3.2，结合引理与定理分析，给出了系统渐近实现编队跟踪的充要条件：即矩阵A+λiBK为Hurwitz且满足编队跟踪可行性条件。进一步，基于Riccati方程设计了控制器增益K和控制输入vi(t)。通过三阶多智能体系统的数值仿真验证了理论结果的有效性。研究成果对多机器人协作、无人机编队等实际应用具有指导意义，并展望了复杂环境、异质系统及自适应控制等未来方向。

本文研究了异构群体系统的时变编队跟踪控制问题，提出了一种基于切换有向拓扑的编队控制协议设计方法。通过引入编队参考函数描述宏观运动，并结合可行性条件、运动模式指定和耦合强度选择，实现了复杂动态下的时变编队控制。针对多领导者场景，定义了时变编队跟踪问题并设计了包含补偿信号的分布式控制协议。理论分析与数值模拟结果验证了所提方法的有效性，适用于目标包围、协同追踪等群体协同控制应用。

本文研究了异构与同构群体系统的编队跟踪控制问题。首先建立了不同类型智能体的动力学模型，包括一般线性系统和麦克纳姆轮无人地面车辆模型。重点探讨了具有切换有向拓扑的同构群体系统的时变编队控制，提出了实现时变编队的充要条件，并分析了可行编队集的影响因素。进一步研究了多领导者的编队跟踪问题，设计了基于相对信息的控制协议，并给出了可行性约束与控制器设计方法。通过理论分析与流程图展示了编队参考函数的演化机制及实际控制操作步骤，为群体系统在复杂动态环境下的协同控制提供了理论支持与实践指导。

本文系统阐述了异构群系统相关的基础理论与动力学建模方法，涵盖图论与拉普拉斯矩阵性质、矩阵克罗内克积及其运算规则、线性与非线性系统的可控性、可观性及稳定性理论（包括Lyapunov稳定性、有限时间稳定和指数稳定等），并详细解析了四旋翼无人机和麦克纳姆轮无人车的动力学与运动学模型。文章进一步提出了异构系统的统一建模范式，并探讨了系统稳定性与可控性的实际意义、实际应用中的关键影响因素以及控制策略的设计流程。最后展望了多智能体协同、自适应与分布式控制等未来研究方向，为异构群系统的分析与控制提供了全面的理论支撑和技术

本文针对异构群系统的编队跟踪控制问题展开研究，分析了当前领域存在的关键挑战，包括异构干扰、领导者未知输入、多领导者信息不完整以及层间协调耦合等问题。基于图论和控制理论基础，提出了相应的分布式控制策略与解决方案，涵盖鲁棒自适应协议、有限时间观测器、分层控制架构等方法，并通过无人机与无人地面车辆的协同实验平台验证了理论成果的有效性。最后展望了未来在算法优化、复杂场景拓展及实际应用深化等方面的研究方向。

本文综述了异构与同构群体系统的编队跟踪控制研究进展。首先回顾了同构群体系统中的经典编队控制方法及基于一致性的编队与编队跟踪控制研究现状，包括无领导者编队、编队跟踪和编队-包含控制。随后介绍了异构群体系统在一致性、协同输出调节、编队跟踪及编队-包含控制方面的研究成果，分析了其相较于同构系统的控制难度、通信需求和应用场景差异。最后展望了未来研究方向，包括去除强假设、应对复杂环境、融合多学科知识和拓展应用领域，旨在推动群体系统协同控制技术的发展与实际应用。

本文综述了异构群体系统的编队跟踪控制技术，涵盖其科学与工程背景、分类体系及核心挑战。文章详细解析了单领导者、多领导者以及编队-包含跟踪三类编队模式，并探讨了系统异构性、领导者不确定性和外部干扰等关键问题的应对策略。结合空-地协同、空-海探测和多机器人搬运等应用案例，展示了该技术在实际场景中的广泛价值。最后，文章展望了未来研究方向，包括高效分布式算法、强鲁棒性控制器及跨域协同深度融合，推动群体智能在新一代人工智能与工程应用中的发展。