专利名称：一种具有连通性保持的多智能体系统协同控制方法
技术领域：
本发明涉及一种基于人工势能函数的兼具连通性保持的多智能体分布式协同控制方法，属于智能机器人技术领域。
背景技术：
近年来，多智能体系统的分布式运动协调控制与应用受到日益广泛的关注，逐渐成为复杂性科学研究的一个焦点问题。其中各智能体仅利用局部信息进行交互，并结合通信等手段发挥分布式资源的优势实现整体规划、解决局部冲突，从而达到整体预期目标。多智能体系统作为一门综合性交叉学科，其在工业和军事等应用领域均具有广泛的应用前景和重要的理论研究价值。在多智能体系统中，智能体利用自身配置的多种传感器和执行器来感知环境并对环境的变化做出适当的反应，而整个多智能体系统在某种程度上可以视为一个移动传感器网络和执行器网络；同时，整个多智能群体在协同操作过程中通过自身所配备的通信设备进行信息交互和共享，使得整个系统在某种程度上又成为一个通信互联网络，因此合理的通信网络结构是多智能体系统进行分布式协调控制的重要保障。其中，网络的通信连通性保持是多智能体网络拓扑控制中最基础和最重要的问题之一，特别是在障碍物环境或群体受到外扰的情况下，网络连通性的保持更为重要，其直接影响到整个群体系统的稳定性和算法的收敛性；而且，由于通信连通性是描述网络通信拓扑结构的全局特征量，而单个智能体只能获取有限范围的网络拓扑信息，其对网络的全局拓扑估计存在本质局限性，从而导致网络局部连通性与全局连通性并不等价。因此网络的通信连通性保持是多智能体系统的分布式运动协调控制中非常重要的一个环节。然而，由于单个智能体受到功能设计和硬件条件等因素的制约，其自身所配置的传感器传播和感应信息能力范围R十分有限，单个智能体与群体中最近智能体之间的距离超过一定范围R时，该单个智能体失去了与群体的联络，网络连通性被破坏。目前对网络连通性保持的研究中，通常人为割裂通信连通性保持和分布式运动协调控制之间的联系，缺乏将连通性作为约束条件与具体的协同控制任务的目标相结合的综合控制方案。
发明内容
有鉴于此，本发明是为解决目前多智能体系统协调控制方法中无法保持连通性的问题，提供了一种基于人工势能函数的兼具连通性保持功能的多智能体分布式协同控制方法，能够兼顾通信连通性保持和智能体运动协调控制，使系统在演化的过程中始终保持通信拓扑的连通性的同时达到预期的控制目标。该方案是这样实现的通过对智能体系统的研究分析注意到，虽然在实际中不能保证系统通信网络的初始连通性，但系统肯定存在初始连通的子系统，但子系统的初始连通并不能保证其在演化过程中始终保持连通。首先，将这些连通子系统按照一定的规则分为领航子系统和伴随子系统，领航子系统中随机选择一个领航者，从伴随子系统中随机选择一个伴随者，在领航者和每个伴随者之间建立一个或若干个长程连接，接着设计领航-伴随势能函数作用于领航者和伴随者，使得彼此不相连的子系统联合起来，形成一个凝聚的连接群体。为了使初始连通的子系统和连通融合之后的完整系统在网络演化的过程中始终保持连通，又设计连通系统内的势能函数来防止相互连通的智能体移动到它们的感知范围之外。最后，将这两个势能函数应用到控制规则中就可以使群体系统同时达到保持网络连通性和获得稳定队形的目的。具体来说，本发明提供了一种具有连通性保持的多智能体系统分布式协同控制方法，适用于采用双积分连续时间模型描述的智能体所构成的多智能体系统；该方法包括如下步骤步骤一设计群集控制规则①设任意时刻，多智能体系统被分割为彼此不相连的2个或2个以上的连通子系统，连通子系统为单个智能体或为彼此连通的至少2个智能体组成的集合；其中一个连通子系统定义为领航子系统，其他连通子系统定义为伴随子系统；从领航子系统中推举出一个虚拟领航者，从每个伴随子系统中推举出一个伴随者；在虚拟领航者和每个伴随者之间建立长程连接，所述长程连接采用远程短时通讯手段；每个连通子系统内部的各智能体之间采用内部连接彼此连通，该内部连接采用近距离持续通讯手段，其允许的感应信息能力范围为R;②设计所述长程连接的势能函数和所述内部连接的势能函数；设Vil表示虚拟领航者1与作为伴随者的智能体i之间的长程连接势能函数，Vij 表示连通子系统内智能体i和智能体j之间的内部连接势能函数；Vil的设计满足如下条件=Vil是11 Xil 11的函数，11 Xil 11为长程连接两端虚拟领航者ι与伴随者之间的相对距离；当IIxilII为d时，Vil的值最小；当IxilI趋近ο或者无穷大时，Vil的值趋于无穷大；并且考虑，当I |Xil| I从ο向d变化时，Vil的变化率为负；当
Xil I从d向无穷大变化时，Vil的变化率为正；其中，d是预设的智能体系统中彼此连通智能体间的期望距离；Vij.的设计满足如下条件=Vij是ι IxijI ι的函数，ι Xij ι为内部连接两端智能体i 和智能体j之间的相对距离；当IIxijII大于R时，Vij的值为常数；当IxijI等于0或R 时，Vij的值趋于无穷；当IIxijII达到d时，Vij达到最小；并且考虑，当MxijII从ο向d变化时，Vij的变化率为负；当I Xij I从d向R变化时，Vij的变化率为正；③结合两个势能函数设计智能体的控制率；因为要求所有智能体在保持期望队形的同时达到一致的速度，则期望智能体i和 j之间的相对速度趋近于0，并且期望智能体i和j之间的相对距离趋近于d，则智能体i的控制率设计如下
权利要求
1. 一种具有连通性保持的多智能体系统分布式协同控制方法，适用于采用双积分连续时间模型描述的智能体所构成的多智能体系统；其特征在于，该方法包括如下步骤步骤一设计群集控制规则①设任意时刻，多智能体系统被分割为彼此不相连的2个或2个以上的连通子系统，连通子系统为单个智能体或为彼此连通的至少2个智能体组成的集合；其中一个连通子系统定义为领航子系统，其他连通子系统定义为伴随子系统；从领航子系统中推举出一个虚拟领航者，从每个伴随子系统中推举出一个伴随者；在虚拟领航者和每个伴随者之间建立长程连接，所述长程连接采用远程短时通讯手段；每个连通子系统内部的各智能体之间采用内部连接彼此连通，该内部连接采用近距离持续通讯手段，其允许的感应信息能力范围为 R；②设计所述长程连接的势能函数和所述内部连接的势能函数；设Vil表示虚拟领航者1与作为伴随者的智能体i之间的长程连接势能函数，Vij表示连通子系统内智能体i和智能体j之间的内部连接势能函数；Vil的设计满足如下条件=Vil是ι IxilI ι的函数，ι IxilI ι为长程连接两端虚拟领航者1 与伴随者之间的相对距离；当IIxilII为d时，Vil的值最小；当I IxilI I趋近ο或者无穷大时，Vil的值趋于无穷大；并且考虑，当I |Xil| I从ο向d变化时，Vil的变化率为负；当I Xil 从d向无穷大变化时，Vil的变化率为正；其中，d是预设的智能体系统中彼此连通智能体间的期望距离；Vij的设计满足如下条件是I |Xu| I的函数，I Xij I为内部连接两端智能体i和智能体j之间的相对距离；当I Xij I大于R时，Vij的值为常数；当I Xij I趋近于ο或R时， Vij的值趋于无穷；当I Xij I达到d时，Vij达到唯一的最小值；并且考虑，当I |Xij| I从ο向 d变化时，Vij的变化率为负；当I Xij I从d向R变化时，Vij的变化率为正；③结合两个势能函数设计智能体的控制率；要求所有智能体在保持期望队形的同时达到一致的速度，则期望智能体i和j之间的相对速度趋近于0，并且期望智能体i和j之间的相对距离趋近于d，则智能体i的控制率 Ui设计如下
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述长程连接的势能函数的构建方式为
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述内部连接的势能函数的构建方式为
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法进一步包括，设置一个权值因子系数 BijW, Bij (t)是一个非负实数，它表示在t时刻，智能体j传递给智能体i的信息的权值因子，如果没有信息的传递，则 “0 =0，否则=1，并引入滞后阈值为δ的滞环
全文摘要
本发明提供了一种具有连通性保持的多智能体系统协同控制方法，多智能体系统开始运动后，在任意时刻t，当智能体根据与其他智能体的彼此连通情况检测到所在多智能体系统被分割为彼此不相连的2个或2个以上的连通子系统时，根据预定的推举策略确定自身所在连通子系统是领航子系统还是伴随子系统，并通过与连通子系统中其他智能体的通信推举本连通子系统的领导者，领航子系统中的领导者称为虚拟领航者，伴随子系统中的领导者称为伴随者，在虚拟领航者与每个伴随者之间建立长程连接；各智能体根据自身的角色确定σi(t)的值，采用控制率的表达式对自身实时控制。本发明解决了目前多智能体系统协调控制方法中无法保持连通性的问题。
文档编号H04L29/08GK102215260SQ201110147349
公开日2011年10月12日 申请日期2011年6月2日 优先权日2011年6月2日
发明者刘华罡, 孙巍, 孙腾, 方浩, 曹虎, 李路, 王强, 由佳, 窦丽华, 贾睿, 陈杰 申请人:北京理工大学