摘要：本文研究多个传感器测量非线性系统时的分布式无迹Kalman滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)的设计问题.借助离散多智能体系统有限时间平均一致算法的思想,针对无向通信和有向通信网络分别设计了两种不同的滤波算法.对于无向连通的通信拓扑,利用节点存储的一致性算法的迭代值构造差向量,由该差向量构成的Hankel矩阵的核来得到分布式无迹Kalman滤波器,并通过利用误差协方差矩阵的逆来构造Lyapunov函数,基于随机稳定性引理证明了该有限时间一致无迹Kalman滤波器的稳定性.对于有向强连通的通信拓扑,结合比率一致和Hankal矩阵的核来设计分布式无迹Kalman滤波器,该滤波器的稳定性与无向通信拓扑的滤波器相同.最后,通过仿真例子来验证所提滤波器的跟踪效果.

摘要：论文研究多个非完整移动机器人在控制输入存在干扰时,有限时间一致性控制问题.利用坐标变换,将多移动机器人系统的一致性问题转化为非完整约束链式系统的一致性问题,在控制输入带有未知有界干扰的条件下,设计了一种分布式控制算法,并利用Lyapunov理论证明了该算法能够使移动机器人的各个状态在有限时间内达到一致.最后通过数值仿真验证了算法的有效性.

摘要：文章研究的是二阶随机时延多智能体系统的有限时间一致性控制.针对在达到有限时间一致性的过程中控制器更新频率过高的问题,设计了一种事件触发控制策略,每个智能体根据状态信息设计了自己的触发条件,当条件违反时才触发事件,使系统能耗和控制器的更新频率均能有效减少,同时利用李雅普诺夫理论和齐次性理论证明跟随者的位置和速度状态能跟踪到领导者并实现有限时间一致.另外,得到了任意两个连续触发时刻间隔的具体值,从而排除芝诺现象.最后,仿真结果验证了理论的有效性.

摘要：本文讨论了多智能体系统在受到外界扰动的无领导者系统的有限时间一致性问题.基于有限时间控制策略,本文设计了针对二阶智能体模型的连续分布式控制策略.首先针对二阶模型的多智能体系统,提出了有限时间一致性控制策略,并且通过设计了李雅普诺夫函数给出了完整的证明过程.其次,设计了仿真实验,并且在文中给出了仿真结果,验证了本文所提控制策略的有效性以及具有一定的抗扰动能力.

摘要：针对外界环境的干扰及自身系统参数的不确定性对一类高阶非线性多智能体系统的影响,研究在领导跟随者网络模型下系统一致性的问题.该动力学系统中含有高阶积分器耦合未知非线性动力学和未知外部干扰,采用分布式自适应径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络控制算法,确保神经网络对智能体非线性项进行在线逼近,滑模控制消除持续有界扰动等不确定项对稳定性的影响.首先设计出神经网络权值的自适应律,提出一种基于神经网络的自适应滑模控制协议,利用李雅普诺夫稳定性理论,证明该多智能体系统实现领导跟随一致性,并且最终有界跟踪误差的充分条件.在同质和异质多智能体2种条件下,仿真结果验证了提出方法的正确性.