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🔥 内容介绍
一、引言
多智能体系统在诸多领域如机器人协作、无人机编队等有着广泛应用。其中，如何实现智能体之间的有效协作并达到预定的编队形式是研究的关键问题。本文聚焦于基于预定时间非干扰形成控制的开放多智能体系统，通过特定的算法和控制策略，使多个智能体在预定时间内形成期望的编队，同时避免相互干扰。
二、控制方法概述
- 控制策略选择
：文中通过
SWITCH_flag变量来切换控制方法。当SWITCH_flag = 1时，采用本文提出的控制方法；当SWITCH_flag = 0时，采用文献 [ding2023auto] 中提出的控制方法。 - 预定时间控制原理
：利用预定时间控制技术，使得系统在给定的时间内达到稳定的编队状态。通过调整
alpha1、alpha2、rho和Tu等参数，来优化控制效果。例如，alpha1和alpha2影响控制律中不同项的权重，rho和Tu则与预定时间的计算相关。
三、代码实现细节
- 参数设置
：
设定了一系列参数，如
alpha1 = 30、alpha2 = 20、rho = 10、Tu = 3等，这些参数对系统的动态性能和编队效果起着关键作用。定义了智能体的数量
N，以及不同阶段的拉普拉斯矩阵L，拉普拉斯矩阵描述了智能体之间的通信拓扑结构。设置了智能体的初始位置
x0、y0和初始速度vx0、vy0。
- 阶段模拟
：
整个过程分为多个阶段，每个阶段智能体的数量和通信拓扑结构会发生变化。例如，在第一个阶段，
N = 5，然后逐渐增加到N = 6和N = 7。每个阶段通过
ode45函数求解系统的动态方程，dynamics_leader函数定义了系统的动态变化，包括智能体位置、速度的更新以及控制律的计算。
- 数据处理与绘图
：
将不同阶段的时间和状态数据整合在一起，便于后续分析和绘图。
绘制智能体的三维轨迹图，展示智能体在空间中的运动轨迹，并通过连线和标记展示编队结构。
计算并绘制编队误差，包括位置误差和速度误差，从多个维度评估系统的控制效果。
四、仿真结果分析
- 编队轨迹
：从绘制的三维轨迹图可以直观地看到智能体逐渐形成预定的编队形式。不同阶段智能体的加入和调整，使得编队不断完善。通过连线展示的智能体之间的关系，能够清晰地看出编队结构的稳定性和合理性。
- 编队误差
：位置误差和速度误差图表明，在预定时间内，误差逐渐收敛到较小的值，说明智能体能够在控制策略的作用下，快速且准确地达到期望的编队位置和速度。不同智能体的误差曲线反映了其在编队过程中的动态响应，进一步验证了控制方法的有效性。
五、结论
基于预定时间非干扰形成控制的开放多智能体系统通过合理的参数设置和控制策略，能够实现智能体在预定时间内的稳定编队，有效避免相互干扰。通过代码实现和仿真分析，验证了该控制方法的可行性和优越性。未来的研究可以考虑进一步优化控制参数，提高系统在复杂环境和动态变化下的适应性，拓展多智能体系统在更多实际场景中的应用。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function A_new = resize_matrix_groups(A, N1, N2, flag)
% A 是原始长度为 12*N1 的列向量
% N1 是原始 N 值，N2 是目标 N 值
% 输出 A_new 是长度为 12*N2 的列向量
% 每组长度
group_size_old = N1;%2 *
group_size_new = N2;% 2 *
randset=1;
% 初始化新的 A 向量
A_new = [];
% 遍历四组数据
for i = 1:4
% 提取原始第 i 组数据
start_idx = (i - 1) * group_size_old + 1;
end_idx = i * group_size_old;
group_old = A(start_idx:end_idx);
% 保证是列向量
group_old = group_old(:);
if N2 > N1
% 扩展：在末尾添加零或者其他随机值
%这里应该区分状态估计值的初值应设定为0，
if flag==1 && N2 ==6 && i==1
group_new = [group_old; 0];%group_old(group_size_old)-5;group_old(group_size_old)+11
elseif flag==1 && N2 ==7 && i==1
group_new = [group_old; 15];
elseif flag==1 && N2 ==6 && i==2
group_new = [group_old; 30];%group_old(group_size_old)-5;group_old(group_size_old)+11
elseif flag==1 && N2 ==7 && i==2
group_new = [group_old; 25];%group_old(group_size_old)-5;group_old(group_size_old)+11
elseif flag==1 && randset==1 && i>2
group_new = [group_old; ones((N2 - N1), 1)];%
else
group_new = [group_old; ones((N2 - N1), 1)];
end
else
% 缩减：只保留前面部分
group_new = group_old(1:N2);
end
% 拼接到新的 A 向量中
A_new = [A_new; group_new];
end
end
