mm9012的博客

本文围绕异构群系统的时变编队跟踪控制展开研究，系统探讨了从同质群系统到高阶异构群系统在不同复杂场景下的编队控制问题，包括切换拓扑、干扰抑制、非自治领导者输入、多领导者协同以及层间耦合结构等关键挑战。研究提出了多种分布式控制协议与设计算法，并通过理论分析给出了实现编队跟踪的充要条件或充分条件，最后在无人机与无人地面车辆协同平台上进行了实验验证。未来展望提出将编队控制与人工智能、分布式优化及博弈论相结合，推动群系统在复杂动态环境中的智能协同能力发展。

本文研究了无人机与无人车集群系统的编队跟踪问题，涵盖编队包含协议的理论设计、仿真实验及实际应用。通过李雅普诺夫稳定性分析和代数黎卡提方程求解，验证了编队协议的渐近稳定性。基于五旋翼和十四旋翼无人机平台的仿真与实验结果表明，系统能在二维和三维空间中实现期望的编队包含。进一步地，针对无人机-无人车异构集群系统，提出了一种时变编队跟踪控制器，并在空地协同侦察场景下通过仿真与实际实验验证了其有效性。实验结果表明，该方法能够实现高精度的时变编队跟踪，具备良好的鲁棒性和应用前景。

本文研究了异构群系统的时变编队跟踪与编队-包含控制方法，提出了一种基于分布式协议的控制策略，有效降低了计算成本并提升了系统在切换有向拓扑下的稳定性。通过搭建四旋翼无人机实验平台，结合UWB定位系统进行仿真与实验，验证了目标包围任务中编队控制的有效性。进一步提出了编队-包含控制协议，实现了领导者形成时变编队、跟随者收敛至领导者凸包内的协同控制目标，并给出了充分条件及增益矩阵设计方法。文章还分析了该方法在军事、物流、救援等场景的应用前景，总结了操作步骤，探讨了通信延迟、环境不确定性等挑战及其解决方案，最后展望了

本文研究了异构无人机（UAV）与无人地面车辆（UGV）群体系统的编队-包含跟踪控制问题，提出基于输出调节和滑模控制的分布式控制器，并通过仿真验证在切换拓扑下实现无人机编队与UGV收敛至凸包投影的有效性。进一步针对四旋翼无人机群体系统设计了时变编队跟踪协议，结合可行性条件、Lyapunov稳定性分析与实验平台验证，证明了控制方法的实用性。研究涵盖理论设计、算法流程、关键参数分析及空地协同侦察等应用拓展，为异构多智能体系统的协同控制提供了有效解决方案。

本文研究了具有非合作跟踪领导者的异构群体系统在切换拓扑下的编队-包含跟踪控制问题。针对领导者输入未知且有界的情况，提出了一种基于边的自适应分布式控制器设计方法，实现了编队领导者对时变期望输出的跟踪以及追随者对其形成的凸包的包含控制。通过构造公共Lyapunov函数，结合调节器方程和预定义权重机制，确保了系统在切换图下的稳定性，并克服了传统方法中追随者期望值依赖拓扑结构的局限性。与以往研究相比，该方法能有效控制群体宏观轨迹，适用于完全异构、未知输入和动态拓扑场景，具有更强的灵活性和实用性。

本文针对异构群体系统在切换拓扑下的编队与包含跟踪控制问题，提出了一种新型的预定义包含控制框架和分布式编队-包含跟踪控制方法。通过将智能体划分为跟踪领导者、编队领导者和跟随者三类，实现了多层协调控制目标：编队领导者同时形成时变编队并跟踪参考轨迹，跟随者则进入领导者形成的凸包内。所提方法结合输出调节与滑模控制，有效解决了传统包含控制中因拓扑切换导致的瞬态偏差问题，并确保系统在复杂动态环境下的稳定性和鲁棒性。理论分析与仿真实验验证了该方法的有效性，适用于无人机编队、无人车辆协同等实际应用场景。

本文提出了一种针对异构群系统的编队跟踪控制新方法，通过设计无需依赖'消息灵通的跟随者'假设的自适应分布式观测器，实现对领导者矩阵和状态的有限时间估计。结合基于估计的调节器方程自适应求解算法与局部外系统生成的期望编队，构建了完全分布式的编队跟踪协议。该方法具有更高的编队参考选择灵活性，并通过数值模拟验证了其在复杂拓扑下的有效性与鲁棒性，结果表明系统能快速收敛并精确跟踪期望编队轨迹。

本文研究了多领导者异构群系统的时变编队跟踪控制问题，针对传统‘知情跟随者’假设的局限性，提出了一种无需该假设的分布式控制策略。通过设计基于有限时间稳定性的分布式观测器，各跟随者可估计领导者的动态矩阵与状态，并利用自适应算法在线求解调节器方程。结合局部有源外系统生成期望时变编队，构建了分布式的时变编队跟踪协议。理论分析证明了观测器的有限时间收敛性和跟踪误差的渐近稳定，有效实现了跟随者对期望编队形状及多领导者输出凸组合的跟踪，具有较强的实用性与鲁棒性。

本文研究了异构群体系统在多领导者和切换有向拓扑下的时变输出编队跟踪控制问题。通过设计基于邻域相对输出信息的分布式观测器，实现了对领导者状态凸组合的估计，并结合分段Lyapunov理论证明了观测器的收敛性，给出了平均驻留时间阈值。在此基础上，提出了一种考虑异构动态的输出编队跟踪协议，并通过算法确定控制参数，确保编队跟踪误差渐近收敛为零。理论分析与两个数值仿真示例（包括UGV-UAV协同系统）验证了所提方法的有效性。该方法具有降低通信负担、适应拓扑切换和处理异构动态的优势，在军事、物流和智能交通等领域具有广泛应

本文研究了异构群体系统在单领导者和多领导者情况下的时变输出编队跟踪控制问题。针对单领导者系统，通过构造李雅普诺夫函数和设计连续控制协议，实现了跟随者对领导者的有界误差跟踪，并通过仿真验证了方法的有效性。对于多领导者系统，分别基于全知和非全知跟随者假设，提出分布式观测器与自适应算法，以估计多个领导者状态的凸组合并实现鲁棒编队跟踪。进一步考虑通信拓扑切换的实际情况，引入平均驻留时间概念，结合有限时间稳定性理论，设计无需全局信息的分布式控制器。研究涵盖了系统建模、协议设计、可行性分析及充分条件推导，为复杂环境下异

本文研究了异构群系统的编队跟踪控制问题。首先介绍了编队参考生成与误差定义，并通过包含4个智能体的仿真示例验证了基本编队控制策略的有效性。随后，针对存在非自主领导者的场景，提出了一种基于分布式观测器的编队跟踪控制器设计方法，在有向图拓扑下实现时变输出编队跟踪，并给出了稳定性证明。与现有方法相比，该方法能处理领导者未知有界输入、适用于更广泛的网络拓扑结构，并通过补偿项有效抑制干扰影响。最后，为解决控制输入抖振问题，采用连续函数替代不连续非线性项并改进自适应律，确保编队跟踪误差一致最终有界，提升了控制性能和工程实

本文研究了异构群体系统的编队跟踪控制问题，针对带干扰的群体系统和具有非自治领导者的异构系统分别提出了有效的控制策略。对于受干扰影响的三阶群体系统，设计了基于齐次有限时间控制、积分滑模与超扭曲算法的控制器，实现了编队误差的有限时间收敛并抑制了控制抖振；对于动力学异构的群体系统，提出了分层架构的时变输出编队控制方法及包含分布式观测器与本地控制器的跟踪策略，解决了领导者输入未知情况下的编队可行性问题。仿真结果验证了所提方法的有效性，并探讨了实际应用中的挑战与未来研究方向。

本文研究了具有干扰的群系统编队跟踪问题，首先分析了时变编队跟踪误差的收敛性，证明在适当条件下编队误差可收敛至有界范围，并通过仿真验证了正八边形编队跟踪的有效性。进一步，针对存在不匹配干扰的情形，提出基于有限时间干扰观测器和分布式控制协议的解决方案，结合超扭曲算法与齐次控制方法，实现了在领导者输入未知情况下的有限时间时变输出编队跟踪。理论分析与仿真结果表明，所设计控制器能有效处理参数不确定性与多种外部干扰，确保系统状态在有限时间内收敛，具备良好的鲁棒性与实用性。

本文研究了异构群系统在匹配与不匹配干扰下的编队跟踪控制问题。针对匹配干扰，提出了一种完全分布式的鲁棒自适应编队跟踪控制器，通过自适应参数估计补偿参数不确定性、外部干扰及执行器故障，无需全局信息和干扰上界。对于不匹配干扰，设计了基于有限时间干扰观测器、积分滑模控制和超扭曲算法的连续控制协议，实现编队误差的有限时间收敛。文章详细阐述了控制器设计、参数整定流程与稳定性分析，并对比了两种干扰情形下的控制策略，为多智能体系统在复杂环境中的应用提供了理论支持与技术路径。

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和充分条件。通过建立系统模型并引入假设条件，结合引理与定理分析，证明了在满足特定条件下，群体系统可渐近实现时变编队跟踪。文章给出了协议设计方法，包括控制输入和增益矩阵的设计，并通过数值仿真验证了理论结果的有效性。同时总结了关键技术要点，探讨了实际应用中的传感器配置、网络拓扑设计及参数调整等问题，并对未来拓展方向如非线性动力学、多目标跟踪和自适应控制进行了展望。

本文研究了异构群系统的编队跟踪控制问题，重点探讨了时变编队参考函数的设计、时变编队协议的实现方法以及多领导者场景下的编队跟踪控制。通过分析编队可行性条件、设计分布式控制协议并结合数值模拟验证，展示了在切换有向拓扑下实现期望编队与跟踪性能的有效性。研究涵盖理论分析、协议设计及仿真验证，为无人机、机器人等多智能体系统的协同控制提供了理论支持和应用前景。

本文研究了同质群体系统的时变编队控制与编队跟踪问题，重点分析了具有切换有向交互拓扑的群体系统在实现时变编队中的充要条件，并给出了可行编队集的描述及编队参考函数的显式表达式。进一步探讨了包含多个领导者的编队跟踪控制问题，提出了基于相邻相对信息的分布式协议设计方法，并通过代数Riccati方程求解增益矩阵。研究成果为同质线性群体系统的编队控制提供了理论基础与设计指导。

本文系统介绍了异构群系统协同控制所需的预备知识与动力学建模方法。内容涵盖图论基础、代数与矩阵理论（包括克罗内克积及其性质）、线性与非线性系统的可控性、可观性及稳定性理论（含Lyapunov方法、有限时间稳定和输入-状态稳定性），并详细构建了四旋翼无人机和麦克纳姆轮无人地面车辆的动力学模型。通过简化与统一建模，提出适用于编队跟踪控制的异构线性系统框架，为多智能体协同控制提供了理论基础与模型支持。

本文针对异构群系统的分布式时变编队跟踪控制问题展开研究，系统分析了含异构干扰、领导者未知输入、多领导者信息不完备以及层间协调耦合等关键挑战。提出了适用于同构与异构群系统的多种编队跟踪控制策略，涵盖鲁棒自适应协议、有限时间收敛控制、分层架构设计及完全分布式观测器方法，并通过理论分析与实验验证相结合的方式，证明了所提方法的有效性与可行性。研究拓展了传统编队控制的适用范围，为复杂环境下多智能体协同提供了理论支持和技术路径。

本文综述了异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、基于一致性的编队控制及其在无领导者、编队跟踪和编队包含控制方面的研究成果。随后，重点阐述了异构群体系统在一致性、协同输出调节、编队跟踪与编队包含控制方面的最新进展，分析了当前研究中存在的局限性，如‘知情跟随者’假设和领导者无输入假设等。通过对比同构与异构系统的差异，指出了动力学差异、通信约束、环境复杂性等关键挑战，并展望了未来研究方向，包括去除严格假设、提升鲁棒性、优化多智能体协同及完善理论体系，旨在推动该领域在实际场

本文综述了异构群体系统的编队跟踪控制在科学与工程背景下的重要性，详细阐述了单领导者、多领导者及编队-包含跟踪三类主要控制模式及其应用场景。针对通信拓扑复杂、系统异构性、外部干扰和领导者信息获取等关键挑战，文章总结了分布式控制、自适应控制、观测器设计和有限时间控制等有效解决方案，并通过无人机群、无人地面车辆与无人机协同、多机器人运输等实际案例验证了理论的可行性。最后展望了该领域向智能化、多领域融合、大规模系统和跨域协同发展的趋势，凸显其在新一代人工智能与协同控制中的核心地位。