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🔥 内容介绍

面向执行重复运动任务的非仿射异构多智能体集群编队控制场景，针对传统基于精确动力学模型的编队控制方案完全依赖系统精确数学模型、无法适配未知非仿射非线性动力学与强外部扰动的行业痛点，本研究提出一种基于积分滑模的全数据驱动迭代学习编队控制方法。该方法不依赖任何非仿射多智能体的精确动力学模型，仅利用系统输入输出实时测量数据，通过动态线性化技术构建等价的数据驱动线性化数据模型，结合积分滑模控制项从根源上完全抑制迭代过程中的未知非仿射非线性与外部扰动，实现有限迭代次数后多智能体编队轨迹的高精度完全跟踪。基于10个非仿射非线性多智能体的重复运动仿真场景开展验证，结果表明：经过12次迭代后，所有智能体的编队跟踪误差收敛到0.005m以内，相比传统纯数据驱动迭代学习控制方法，收敛速度提升58%，面对迭代域内的强外部扰动，跟踪误差最大超调量降低76%，完美解决了未知非仿射多智能体系统的高精度重复编队协同控制难题。

一、研究背景与核心问题

在工业移动机器人集群、无人机编队重复巡检等典型多智能体应用场景中，大量智能体的动力学特性呈现出复杂的非仿射非线性特性：系统控制输入以非线性隐式形式出现在动力学方程中，无法表示为传统仿射系统的“状态项+输入增益项”标准形式，系统动力学模型中还普遍存在大量未知非线性项、外部扰动与不确定参数。传统编队控制方法完全依赖系统精确动力学模型，在这类未知非仿射多智能体系统上完全无法直接应用，控制精度与鲁棒性完全无法满足工程需求。

与此同时，这类重复执行周期性运动任务的多智能体系统，天然具备迭代轴上的可重复性特性：每一次运行任务的过程中，系统的动力学特性、外部扰动都具备沿迭代轴的重复不变性。迭代学习控制正是利用这一特性，通过利用前几次迭代的历史输入输出数据，不断修正当前迭代的控制输入，随着迭代次数的增加，最终实现编队轨迹的完全零误差跟踪。但传统纯数据驱动迭代学习控制在面对非仿射非线性与强扰动时，收敛速度慢，抗扰性能差，极易出现迭代过程发散的问题。针对上述痛点，本研究将积分滑模控制与数据驱动迭代学习控制深度融合，在不依赖任何系统精确动力学模型的前提下，大幅提升非仿射多智能体系统编队控制的收敛速度与鲁棒性。

二、非仿射多智能体系统问题定义

其中前一次迭代的历史控制项保证迭代学习的记忆特性，利用前几次迭代的历史运行经验快速修正控制输入；反馈校正项基于当前时刻的实时编队误差进行快速动态调节；积分滑模鲁棒项采用改进的指数趋近律设计，完全抑制系统中剩余的非仿射非线性建模误差与外部扰动，保证系统状态在有限采样步长内快速到达滑模面，全程保持滑模运动。最后基于压缩映射原理完成严格的收敛性证明：在预设的参数条件下，随着迭代次数j不断增加，所有智能体的编队跟踪误差沿迭代轴单调渐近收敛到零，迭代学习过程绝对不会出现发散现象。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

@inproceedings{esmaeili2021iccia,

title={Data-driven Iterative Learning Formation Control of Non-affine Multi-agent Systems Using Integral Sliding Mode Method},

author={Esmaeili, Babak and Baradarannia, Mahdi and Salim, Mina},

booktitle={2021 7th International Conference on Control, Instrumentation and Automation (ICCIA)},

year={2021},

organization={IEEE},

doi={10.1109/ICCIA52082.2021.9403572}

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