多智能体一致性迭代学习控制研究

【摘要】由多个物理上的实体或者是多个抽象点组成的分布式多智能体系统,更具有自组织性和自适应性,系统中的每个智能体能根据自身和环境的变化作出反应,并与其它智能体通讯,共同合作去完成一个任务。多智能体系统与单个智能体相比,具有更强的分布性和自主性,能够通过“最近近邻规则”解决更复杂的问题,因此多智能体系统可以应用到很多重要的领域,比如自治水下机器人协同作业、多移动机器人系统、分布式传感器阵列等。因此分布式多智能体系统的一致性问题受到越来越多人的关注。本文在多智能体领域,针对具有重复运行性质的系统,利用迭代学习控制算法去实现多智能体系统有限时间内的完全跟踪。本文创新点在于针对迭代学习控制中的初值问题提出了两种不同的初始状态误差修正算法,并对提出的这两种算法给出了理论分析,证明了算法的收敛性,并进行了Matlab仿真实验,实验结果也证明了算法的可靠性。最后,在实验室的刚性机械臂协作实验平台上实现了两个算法,完成了机械臂的末端点保持队形的实验,再一次证明了算法的有效性。具体内容如下：(1)针对具有重复运动性质分布式多智能体系统,在每个智能体初始状态固定的情况下,提出了一种能进行初始状态误差修正的PD型迭代学习控制算法,该初态误差修正只作用一小段时间t∈[0,h],最后系统中的每个智能体在有限时间t∈[h,T]上完全跟踪上参考轨迹。通过理论分析给出了算法的收敛条件,仿真实验也证明了算法的有效性。(2)针对具有重复运动性质分布式多智能体系统,在期望初始状态未知的情况下,提出了一种同时对各智能体的输入和初始状态误差进行迭代修正的分布式学习控制算法。收敛性分析表明,该算法使得每个多智能体初始状态逐渐收敛于参考轨迹对应的期望初始状态,实现系统中每个智能体对期望轨迹在有限时间内的完全跟踪。放宽了之前多智能体文献中每次迭代对初态严格一致的要求。理论分析证明了算法的收敛性,仿真实验也验证了算法的有效性。(3)针对实验室的三个刚性机械臂协作实验平台,通过分析选取每个机械臂两个合适的自由度,建立了运动学模型。并在该运动学模型上实现了上述两种算法,使得机械臂末端点都跟踪上同一参考轨迹。
【作者】伍巧凤；
【导师】刘山；
【作者基本信息】浙江大学，控制科学与控制工程，2014，硕士
【关键词】多智能体系统；分布式；重复运行；迭代学习；初始状态；机械臂队形保持；

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