引用本文

裴惠琴, 谭鉴恒, 肖红利, 梁炜森. 基于观测器的混杂切换多智能体系统有界群一致性追踪. 自动化学报, 2026, 52(3): 578−592 doi: 10.16383/j.aas.c250303

Pei Hui-Qin, Tan Jian-Heng, Xiao Hong-Li, Liang Wei-Sen. Observer-based bounded group consensus tracking for hybrid switched multi-agent systems. Acta Automatica Sinica, 2026, 52(3): 578−592 doi: 10.16383/j.aas.c250303

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c250303

关键词

多智能体，脉冲作用，观测器，有界群一致性追踪

摘要

考虑脉冲作用下基于观测器二阶混杂切换多智能体系统的有界群一致性追踪问题, 建立一种在脉冲作用下的混杂切换多智能体系统动力学模型, 每个跟踪智能体只能够获取邻居智能体和目标的位置信息. 然而, 每个跟踪智能体并不能获得邻居智能体和目标的速度信息. 针对跟踪智能体在获取邻居智能体和目标速度信息方面存在的限制, 设计一种基于目标加速度和智能体位置的状态观测器, 为跟踪智能体提供其子群目标的速度估计. 在此基础上, 提出一种在脉冲作用下基于目标速度观测器的有界群一致性追踪控制策略, 通过矩阵理论和Hurwitz稳定性判据, 证明了在该策略下系统可实现有界群一致性追踪. 仿真实例验证了所提方法的有效性.

文章导读

由大量智能体组成的多智能体系统能够完成单个智能体难以实现的复杂任务, 从而显著提升整个系统的操作能力和效率, 同时增强其容错性与鲁棒性. 近年来, 多智能体系统在分布式传感器网络、交通信号调控以及无人机编队管理等多个领域得到广泛应用.

多智能体系统由多个自主智能体协作与竞争组成, 具备感知、信息处理和决策能力, 能共同完成复杂任务. 相比单智能体系统, 多智能体系统优势明显: 一是团队合作可以提升系统的效率和性能; 二是在部分智能体故障时, 其他智能体可以通过控制协议快速调整, 以此增强系统的容错性和鲁棒性; 三是能适应复杂的环境变化, 降低操作成本. 作为人工智能的重要方向, 多智能体系统广泛应用于智能交通、无人机集群、灾害救援、环境监测、虚拟游戏及工业自动化等领域.

在多智能体系统的分布式协调中, 一致性是其最核心的需求. 它指通过局部信息交互和协同控制, 使系统中的智能体在指定协议下逐步同步状态, 例如速度、位置或决策, 从而实现系统的整体一致. 因此, 一致性在多智能体系统中是不可避免的重要问题, 也是研究编队控制和包含控制等关键技术的基础. 由于其在实际应用中的广泛用途, 多智能体系统的一致性问题在控制领域引起高度关注.

多智能体系统根据是否有目标, 分为一致性问题、一致性追踪问题和群一致性追踪问题等. 若无明确目标, 一致性表现为智能体状态的统一; 有目标时, 智能体需通过控制协议实现对应的目标追踪. 群一致性追踪是一致性追踪的扩展, 多智能体系统根据分群规则, 使得不同子群的智能体能追踪上所在子群的目标.

在连续时间的多智能体系统中, 我们可以利用计算机在特定的时间区间内对其进行控制, 这样系统中的智能体便会在预定的离散时刻被激活. Zhai等[21]针对一类兼具连续时间子系统与离散时间子系统的切换系统, 通过构建一个共同的李雅普诺夫函数, 成功建立系统在任意切换策略下均能实现指数稳定的条件. 另一方面, Zheng等[22]针对一类具有连续、离散混杂动态特性的切换多智能体系统, 证明了其无论在无向连通图、有向图还是切换拓扑的情况下, 均能找到系统实现一致性的解.

例如, 在现实生活中, 音频信号数字化就是通过设定好的切换时刻将连续变化的模拟信号转换为离散的数字信号的过程, 此过程包括采样、量化、编码三个步骤[23]. 这种切换规则可以应用于多智能体系统中, 我们把这种会在设定好的切换时刻进行子系统切换的多智能体系统定义为混杂切换多智能体系统[24]. 混杂切换多智能体系统包括两个及以上子系统, 在设定的切换规则下呈现出两个及以上的子系统之间的来回切换, 混杂切换多智能体系统体现多智能体系统的复杂性、可变性, 从而判断整个切换系统的特性不仅仅是取决于各个子系统的特性.

脉冲控制则是在特定离散时刻施加瞬时脉冲信号以调节系统. 它通过在预设时间点进行短暂、强烈的控制, 快速改变系统状态, 主要应用于医疗设备, 如心率监测仪、血糖监测仪等. 相比连续控制, 脉冲控制具有低能耗和高效率的优势, 能实现即时干预. 在多智能体系统中应用脉冲控制后, 智能体能在预定时刻获取信息并执行任务, 显著减少能量和资源浪费, 提高系统的效率和安全性. Qiu等[25]利用跟踪任务的可重复性和每个智能体的学习能力研究非瞬时脉冲作用下的多智能体系统的一致性追踪问题. Zhang等[26]探讨如何通过实施异步脉冲控制输入, 实现多智能体系统分布式二分领导−跟随一致性的方法. Han等[27]设计一种分布式脉冲协议, 此协议只利用智能体采样的位置数据和期望的轨迹, 实现二阶多智能体系统的多目标追踪. Zhao等[28]提出一种具有新颖触发条件的分布式一致性追踪算法, 研究基于分布式事件触发脉冲控制策略的分数阶多智能体系统一致性问题.

不同于连续系统, 一些学者研究脉冲作用下的离散多智能体系统一致性. 通过在预设时间点施加脉冲干预, 可在不改变系统离散特性的前提下实现有效调控. Vicsek等[29]研究二阶非线性离散多智能体系统在脉冲协议下的一致性问题. Jadbabaie等[30]把分布式脉冲控制应用于线性离散多智能体系统的半全局一致性. Olfati-Saber等[31]把脉冲控制应用于非线性离散多智能体系统中, 使得该系统在合作和对抗相互作用网络上实现二部一致性.

综上所述, 在实际场景中, 大多系统往往同时表现出连续动态和离散事件的混合特性, 因此极大增加了控制设计的难度. 尽管在脉冲控制领域已经取得诸多突破, 包括策略设计、稳定性分析和性能优化等方面的丰硕成果, 但关于融合连续与离散特性的混杂多智能体系统的群一致性追踪问题的相关系统性研究成果依然稀缺. 受上述文献启发, 讨论基于观测器的混杂切换多智能体系统有界群一致性追踪的问题, 主要创新包括以下四个方面: 1)首先建立一种在脉冲作用下的混杂切换多智能体系统动力学模型, 每个跟踪智能体只能够获取邻居智能体和目标的位置信息. 然而, 每个跟踪智能体并不能获得邻居智能体和目标的速度信息. 2)针对邻居智能体和目标速度状态信息不能直接获取的问题, 分别设计跟踪智能体对于子群目标速度估计的连续时间和离散时间观测器. 3)当跟踪智能体分别从属于连续时间系统和离散时间系统时, 提出一种在脉冲作用下有界群一致性追踪策略, 跟踪智能体与邻居智能体和目标的位置信息传递会发生在一系列事先定义好的脉冲时刻, 同时该系统的采样时刻和脉冲时刻也需要被定义好. 4)通过矩阵理论和Hurwitz稳定性判据, 证明了该系统可以在所设计的观测器下实现有界群一致性追踪.

图1  结构拓扑图

图2  智能体位置轨迹变化

图3  智能体速度轨迹变化

本文研究一类脉冲作用下的二阶非线性混杂切换多智能体系统的有界群一致性追踪问题, 其中每个智能体均在脉冲时刻获取邻居智能体和目标的位置信息. 然而, 每个智能体并不能获得邻居和目标的速度信息. 在此基础上, 提出一种在脉冲作用下的基于目标速度观测器的有界群一致性追踪协议, 智能体与邻居智能体和目标的位置信息传递则会发生在一系列事先定义好的脉冲时刻, 以此有效降低控制器的更新频率. 通过设定好的有界群一致性追踪协议, 使得每个子群的跟踪智能体都能在经过一段时间后与目标的位置、速度误差维持在一个足够小的正常数之内. 利用矩阵理论和Hurwitz稳定性判据证明了所构建系统的一致有界稳定性, 最后使用仿真软件进行实例仿真, 以此验证结论的正确性.

作者简介

裴惠琴

华东交通大学电气与自动化工程学院副教授. 2017年获得华东交通大学控制科学与工程专业博士学位. 主要研究方向为群体动力学与协同控制, 多智能体系统. 本文通信作者. E-mail: peihuiqinnx@126.com

谭鉴恒

华东交通大学电气与自动化工程学院硕士研究生. 主要研究方向为混杂系统和多智能体系统分布式协同控制. E-mail: tjh96895@163.com

肖红利

华东交通大学电气与自动化工程学院硕士研究生. 主要研究方向为多智能体协同控制. E-mail: 15575508301@163.com

梁炜森

华东交通大学电气与自动化工程学院硕士研究生. 主要研究方向为多智能体协同控制和事件触发控制. E-mail: 2024028081100036@ecjtu.edu.cn