在过去的十年中，多智能体系统的编队跟踪控制因其在目标封闭、海洋和行星探测等领域的应用而受到了广泛的关注。编队跟踪控制的主要目标是设计一个合适的控制协议，使一组智能体的状态/输出能够在跟踪预期参考轨迹的同时形成一个指定的编队。显然，一致性问题、一致性跟踪问题和编队问题都是编队跟踪问题的特殊情况。

近年来，关于编队跟踪控制协议设计的研究取得了许多成果。在文献[10]中，给出了一种分布式状态编队跟踪控制协议，其中期望编队由常数向量指定。然而，在一些实际应用场景中，如寻源、避障等，多智能体系统需要实时改变编队以满足任务要求和适应外部环境。因此，对时变编队跟踪问题的研究是有意义和必要的。以往在时变编队跟踪方面的研究成果主要关注于具有单一领导的多智能体系统。然而，在某些情况下，参考轨迹可能由多个目标(考虑为领导)组成，这使得这个问题相对更加复杂和具有挑战性。目前，具有多个领导的多智能体系统的时变编队跟踪问题是一个相对未开发的领域，需要我们付出更多的努力。目前的研究成果并不多见。需要指出的是，文献[11]-[19]中的这些控制协议只有在相邻智能体能够连续通信的情况下才有效。不过，由于实践中信息通道的不可靠性和能量资源的限制，智能体之间的持续通信是不现实的。因此，开发高效的编队跟踪控制方案至关重要。

另一方面，因为事件触发方法在避免系统组件之间连续通信方面的优势，人们对将事件触发方法应用于多智能体系统越来越感兴趣。对于使用事件触发控制协议的多智能体系统，智能体按照预定义的触发机制进行通信。在以前的静态事件触发控制协议中，触发机制是是固定的。随后，在文献[21]-[24]中通过引入一个额外的内部动态变量，开发了动态事件触发控制协议，该协议的触发机制是动态调整的。与静态触发机制相比，动态触发机制由于增加了正内部动态变量，所以会带来更大的事件间时间间隔。需要注意的是文献[20]-[24]需要全局通信网络信息。然而，在一些实际应用中，全局通信网络信息无法在线获得。为此，利用文献[25]中的自适应控制技术，在文献[26]-[29]中提出了不包含任何全局通信网络信息的全分布式事件触发控制协议。随后，在文献[30]-[33]中构建了全分布式异步边事件触发控制协议，进一步降低了通信频率。除此之外，在文献[34]中还开发了全分布式动态事件触发控制协议。

值得注意的是，在许多情况下，智能体之间可能同时存在协同作用和拮抗作用。此外，智能体之间的通信网络可能由于链路故障或新的创建而不可靠。同时，由于传感器的限制，智能体的全状态可能不可用。因此，仅使用输出反馈信息来研究具有切换通信网络的多智能体系统的二分编队跟踪问题具有重要的意义。

在上述研究的基础上，本团队将相关研究成果：W. H. Li, H. G. Zhang, Y. Zhou, and  Y. C. Wang, “Bipartite formation tracking for multi-agent systems using fully distributed dynamic edge-event-triggered protocol,”IEEE/CAA J. Autom. Sinica, vol. 9, no. 5, pp. 847–853, May 2022. doi: 10.1109/JAS.2021.1004377 发表于IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2022年第5期。文章研究了具有多个领导和切换通信网络的异构多智能体系统的二分时变输出编队跟踪问题。

本文所面临的主要挑战和困难如下:

1) 为了解决上述问题，需要考虑如何设计一个可接受的控制协议；

2) 考虑到真实场景中有限的通信和计算资源，如何开发一种更节能的编队跟踪控制协议是需要解决的问题；

3) 对于不可靠的通信网络，如何设计出具有较大切换频率和切换宽度的控制协议是一个迫切需要解决的问题。

为了克服这些挑战和困难，提出了一种新的基于降维观测器的全分布式异步边事件触发输出反馈控制协议，并排除了Zeno行为。控制协议的贡献主要体现在以下四个方面:

1) 与上述所有研究相比，即使与文献[26]相比，所提出的控制协议也降低了相邻智能体之间传输信息的维数。这是本文最大的贡献；

2) 由于所提出的控制协议是将动态事件触发控制协议与全分布式异步边事件触发控制协议相结合而设计的，因此具有它们各自的优点。与文献[30]-[32]相比，控制协议可以保证更大的事件间时间间隔。与文献[22]、[34]相比，该控制协议可以减少更多的通信频率；

3) 设计了降维观测器。与文献[36]中的全维观测器相比，观测器的设计成本大大降低；

4) 与文献[5]相比，本文考虑了切换通信网络可能断开的情况。理论分析给出了该控制协议下允许的开关频率和开关宽度。与文献[37]相比，其允许的开关频率和开关宽度更大。

图1  输出轨迹和输出快照

图2  输出编队跟踪误差

图3  时变耦合权重

图4  事件触发时刻

李伟华，东北大学博士研究生。2018年在沈阳工业大学获得学士学位，目前在东北大学智能电气科学与技术研究院攻读博士学位。研究兴趣包括多智能体系统，事件/自触发控制，全分布式协同控制和信息物理系统等。

张化光，中国自动化学会会士、常务理事、中国自动化学会能源互联网专业委员会主任，东北大学教授、博导。自1994年起，他一直是东北大学智能电气科学与技术研究院院长。主持包括国家重点研发计划项目在内的多项国家自然科学基金项目。获得国家自然科学奖二等奖、技术发明奖二等奖、科技进步奖二等奖等多项奖励。主要研究兴趣包括模糊控制，随机系统控制，神经网络控制，非线性控制和它们的应用。

周誉，东北大学博士研究生。2016年和2019年在渤海大学分别获得学士学位和硕士学位，目前在东北大学智能电气科学与技术研究院攻读博士学位。研究兴趣包括多智能体系统和协同控制等。

王迎春，东北大学教授、博导。2006年在东北大学获得博士学位，2015年-2016年曾是澳大利亚西悉尼大学访问学者。研究兴趣包括网络控制，智能体系统，滑模控制，模糊控制和随机控制等。他是IEEE Transactions on Cybernetics的杰出审稿人（2015）。

东北大学智能电气科学与技术研究院（前身是电气自动化研究所）从建国以来就是国内电气传动研究基地，是全国自动化学会电力传动专委会理事长单位。现有教师28人，其中教授10人，副教授9人，教育部长江学者1人，国家杰出青年科学基金获得者1人，教育部新世纪优秀人才4人，国家科技创新领军人才1人，辽宁省“百千万人才工程”百人层次5人，辽宁省“兴辽英才计划”5人。研究院现有电气工程及其自动化本科专业1个、电气工程和控制科学与工程一级学科博士点2个，形成了涵盖本、硕、博各层次完整的人才培养体系。获得国家自然科学奖二等奖1项、技术发明奖二等奖1项、科技进步奖二等奖1项，省部级自然科学一等奖和技术发明一等奖10余项，日内瓦国际发明展览会金奖和纽伦堡国际发明展览会金奖等各类国际发明金奖10余项。