【多智能体】UGV和UAV在内的异构混合阶多智能体系统的一致性附Matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要: 本文探讨了包含地面无人驾驶车辆(UGV)和无人机(UAV)的异构混合阶多智能体系统的一致性问题。由于UGV和UAV的动力学模型差异显著，以及信息交互的复杂性，实现该系统的一致性面临诸多挑战。本文首先分析了UGV和UAV各自的动力学模型，并建立了基于图论的异构混合阶多智能体系统模型。然后，针对不同类型的通信拓扑结构，设计了相应的分布式一致性算法，并通过Lyapunov稳定性理论分析了算法的收敛性。最后，通过仿真实验验证了所提出算法的有效性和鲁棒性，并讨论了未来研究方向。

关键词: 多智能体系统；一致性；无人驾驶车辆(UGV)；无人机(UAV)；异构系统；分布式控制

1. 引言

多智能体系统(MAS)因其在复杂任务协同中的优势而备受关注。近年来，随着无人驾驶车辆(UGV)和无人机(UAV)技术的快速发展，由UGV和UAV组成的异构混合阶多智能体系统在诸如搜救、环境监测、协同运输等领域展现出巨大的应用潜力。然而，由于UGV和UAV的动力学特性存在显著差异（UGV受地面约束，运动维度较低；UAV具有较高的机动性和三维运动能力），以及它们之间的信息交互存在异步性和不确定性，实现该系统的一致性（即所有智能体状态最终收敛到同一个值）是一个具有挑战性的问题。

现有文献中关于多智能体系统一致性研究大多集中在同构系统，即所有智能体具有相同的动力学模型和控制策略。然而，对于异构混合阶系统，现有方法难以直接适用。因此，针对包含UGV和UAV的异构混合阶多智能体系统的一致性问题进行深入研究，具有重要的理论意义和实际应用价值。

2. 系统建模

本节将对UGV和UAV的动力学模型进行建模，并建立基于图论的异构混合阶多智能体系统模型。

2.1 UGV动力学模型: 考虑一个具有单积分器动力学的UGV，其运动方程可表示为：

ẋᵢ = uᵢ, i ∈ ℐᵤ

其中，xᵢ ∈ ℝ² 表示第i个UGV的位置，uᵢ ∈ ℝ² 表示其控制输入，ℐᵤ 表示UGV集合的指标集。

2.2 UAV动力学模型: 考虑一个具有双积分器动力学的UAV，其运动方程可表示为：

ẍᵢ = uᵢ, i ∈ ℐᵤₐᵥ

其中，xᵢ ∈ ℝ³ 表示第i个UAV的位置，uᵢ ∈ ℝ³ 表示其控制输入，ℐᵤₐᵥ 表示UAV集合的指标集。 为了简化模型，本文忽略UAV的姿态动力学。

2.3 图论描述: 利用图论来描述多智能体系统中的信息交互拓扑结构。令G = (V, E) 表示一个无向图，其中V = ℐᵤ ∪ ℐᵤₐᵥ 表示所有智能体的集合，E表示边的集合，(i, j) ∈ E 表示智能体i和智能体j之间存在信息交互。邻接矩阵A = [aᵢⱼ]描述了图的连接关系，其中aᵢⱼ = 1表示智能体i和智能体j之间存在连接，否则aᵢⱼ = 0。度矩阵D = diag(dᵢ)是一个对角矩阵，dᵢ = Σⱼaᵢⱼ表示智能体i的度。拉普拉斯矩阵L = D - A描述了图的拓扑结构。

3. 分布式一致性算法设计

针对不同类型的通信拓扑结构，设计相应的分布式一致性算法。本文考虑两种常见的拓扑结构：固定拓扑和切换拓扑。

3.1 固定拓扑下的算法: 对于固定拓扑结构，设计如下分布式一致性算法：

对于UGV (i ∈ ℐᵤ):

uᵢ = k Σⱼ∈Nᵢ(xⱼ - xᵢ)

对于UAV (i ∈ ℐᵤₐᵥ):

uᵢ = k Σⱼ∈Nᵢ(xⱼ - xᵢ)

其中，k > 0 为控制增益，Nᵢ表示智能体i的邻居集合。

3.2 切换拓扑下的算法: 对于切换拓扑结构，需要考虑拓扑切换的影响。可以使用基于平均一致性算法或其他鲁棒控制方法来设计算法，以保证系统的一致性。

4. 稳定性分析

利用Lyapunov稳定性理论分析所提出算法的收敛性。通过构造合适的Lyapunov函数，证明在满足一定条件下，系统能够达到一致性。具体分析过程需要根据具体的算法和拓扑结构进行推导，此处略去详细证明。

5. 仿真实验

本节通过仿真实验验证所提出算法的有效性和鲁棒性。仿真实验考虑了不同数量的UGV和UAV，以及不同的通信拓扑结构。仿真结果表明，所提出的算法能够有效地实现异构混合阶多智能体系统的一致性，并且对噪声和参数变化具有较好的鲁棒性。

6. 结论与未来研究方向

本文研究了包含UGV和UAV的异构混合阶多智能体系统的一致性问题，提出了基于图论的系统模型和相应的分布式一致性算法，并通过Lyapunov稳定性理论分析了算法的收敛性，最后通过仿真实验验证了算法的有效性。未来研究方向包括：

• 考虑更复杂的动力学模型，例如考虑UAV的姿态动力学和UGV的非完整约束。

• 研究在存在通信延迟、丢包和噪声等干扰情况下的鲁棒一致性算法。

• 探索更高级的控制策略，例如基于模型预测控制或强化学习的方法。

• 研究异构混合阶多智能体系统在实际应用场景中的应用，例如协同搜救、环境监测等。

本文的研究为解决异构混合阶多智能体系统的一致性问题提供了一种新的思路和方法，为未来在实际应用中部署UGV和UAV协同工作奠定了理论基础。 然而，该领域仍然存在许多挑战，需要进一步的研究来解决这些问题，以推动多智能体系统技术的进一步发展。

📣 部分代码

P4X(1,1) = 30;       P4Y(1,1) = 50;     P4Z(1,1) = 50;

V4X(1,1) = 00;       V4Y(1,1) = 10;     V4Z(1,1) = 0;

gtheta4(1,1) = 10;   gphi4(1,1) = 30;   gpsi4(1,1) = 0;

gdtheta4(1,1) = 00;  gdphi4(1,1) = 00;  gdpsi4(1,1) = 0;

P5X(1,1) = 90;       P5Y(1,1) = 30;     P5Z(1,1) = 50;

V5X(1,1) = 00;       V5Y(1,1) = 10;     V5Z(1,1) = 0;

gtheta5(1,1) = 20;   gphi5(1,1) = 15;   gpsi5(1,1) = 00;

gdtheta5(1,1) = 00;  gdphi5(1,1) = 00;  gdpsi5(1,1) = 00;

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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