6、编队控制中的收敛与避碰：人工势函数方法综述

编队控制中的收敛与避碰：人工势函数方法综述

1. 引言

多智能体机器人系统（MARS）是通过通信系统协调的一组自主机器人，用于实现合作任务。在过去20年里，MARS在陆地、空间和海洋探索等领域得到了广泛应用，成为一个新的研究领域。MARS的集体行为具有诸多优势，例如能够完成比单个机器人更复杂的任务，系统更加灵活且容错性更强。其应用范围涵盖有毒残留物清理、大型物体运输和操作、警戒与探索、搜索与救援任务以及生物实体行为模拟等。

MARS的研究涉及分布式系统、人工智能、博弈论、生物学、行为学、经济学和控制理论等多个领域，其中运动协调是一个重要的研究方向，特别是编队控制。编队控制的主要目标是协调一组移动智能体或机器人，使其形成所需的编队模式，同时避免智能体之间的碰撞。编队策略通常采用去中心化方式，每个智能体测量一定子集内其他智能体的位置，并在最小允许距离被突破且有碰撞危险时检测其他智能体的位置，通过局部交互实现全局行为。去中心化方法为机器人提供了更大的自主性，减少了控制实现中的计算负载，并且适用于大规模群体。

可能的智能体间通信和每个智能体相对于其他智能体的期望相对位置可以用编队图（FG）表示。不同的FG应用于同一组机器人会产生不同的团队行为动态。去中心化编队策略必须满足两个基本要求：全局收敛到期望编队和避免智能体间碰撞。

2. 技术现状

编队控制在大多数MARS应用中都很重要，通常需要协调控制以实现机器人在工作空间中的战略位移或姿态，从而完成共同任务。例如，在监视和探索任务中，机器人需要以特定的编队模式前进以最大化检测能力，并在某个机器人出现故障时重新配置编队。在大型物体操作中，机器人需要达到战略团队位置以在工作空间中搬运物体。